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本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。
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经常杂乱无章的文件夹会让我们找不到所想要的文件，因此小编特意制作了一个 可视化GUI界面 ，通过输入路径一键点击实现文件分门别类的归档。 不同的文件后缀归类为不同的类别 我们先罗列一下大致有几类文件，根据文件的后缀来设定，大致如下 上面所罗列出来的文件
接上一篇博客图神经网络的可解释性方法及GNNexplainer代码示例，我们这里简单分析GNNExplainer源码，并用PyTorch Geometric手动实现。 GNNExplainer的源码地址：https://github.com/RexYing/gnn-model-explainer （1）安装： 推荐使用python3.7以及创建虚拟环境： （2）训练一个GCN模型 其中EXPERIMENT_NAM
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