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文章说明：
1)参考资料：PYG官方文档。超链。
2)博主水平不高，如有错误还望批评指正。
3)我在百度网盘上传了这篇文章的jupyter notebook。超链。提取码8888。

代码实操1：GCN的复杂实现

导入绘图的库，定义绘图函数。

from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as pltdef visualize(h,color):z=TSNE(n_components=2).fit_transform(h.detach().cpu().numpy())plt.figure(figsize=(10,10))plt.xticks([])plt.yticks([])plt.scatter(z[:,0],z[:,1],s=70,c=color,cmap="Set2")plt.show()

目前，我并不知道TSNE降维理论。所以，暂时把它作为一种降维并且可视化的技术。
导入对应的库，导入对应的数据集，导入对应的库。

from torch_geometric.transforms import NormalizeFeatures
from torch_geometric.datasets import Planetoid

dataset=Planetoid(root='/DATA/Planetoid',name='Cora',transform=NormalizeFeatures())
data=dataset[0]
#确定具体的图

Cora数据集简单说明：特征矩阵$N\times M$，$N$表示为论文数量，$M$表示为特征维度，对于每维，如果单词在论文中，就是1，反之0。邻接矩阵$N\times N$，$N$表示为论文数量，论文间存在引用，之间就有一条边。
其他说明：这段代码会在C盘，生成一个叫做DATA的文件，并将数据集放在DATA之中，有强迫症注意一下。

import torch.nn.functional as F
from torch.nn import Linear
import torch

搭建一个多层的感知机，训练模型并且得到结果。

class MLP(torch.nn.Module):def __init__(self,hidden_channels):super().__init__()self.lin1=Linear(dataset.num_features,hidden_channels)self.lin2=Linear(hidden_channels,dataset.num_classes)def forward(self,x):x=self.lin1(x)x=x.relu()x=F.dropout(x,p=0.5,training=self.training)x=self.lin2(x)return xmodel=MLP(hidden_channels=16)
print(model)
#输出：
#MLP(
#  (lin1): Linear(in_features=1433, out_features=16, bias=True)
#  (lin2): Linear(in_features=16, out_features=7, bias=True)
#)

model=MLP(hidden_channels=16)
criterion=torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.01,weight_decay=5e-4)def train():model.train()optimizer.zero_grad()out=model(data.x)loss=criterion(out[data.train_mask],data.y[data.train_mask])loss.backward()optimizer.step()return lossdef test():model.eval()out=model(data.x)pred=out.argmax(dim=1)test_correct=pred[data.test_mask]==data.y[data.test_mask]test_acc=int(test_correct.sum())/int(data.test_mask.sum())return test_accfor epoch in range(1,201):loss=train()print(f'Epoch: {epoch:03d}, Loss: {loss:.4f}')
#这里就不展示输出

test_acc=test()
print(f'Test Accuracy: {test_acc:.4f}')
#输出：Test Accuracy: 0.5750

导入对应的库，搭建图神经网络GCN

from torch_geometric.nn import GCNConv

class GCN(torch.nn.Module):def __init__(self,hidden_channels):super().__init__()self.conv1=GCNConv(dataset.num_features,hidden_channels)self.conv2=GCNConv(hidden_channels,dataset.num_classes)def forward(self,x,edge_index):x=self.conv1(x,edge_index)x=x.relu()x=F.dropout(x,p=0.5,training=self.training)x=self.conv2(x,edge_index)return x
model=GCN(hidden_channels=16)
print(model)
#输出：
#GCN(
#  (conv1): GCNConv(1433, 16)
#  (conv2): GCNConv(16, 7)
#)

可视化图嵌入(这里只有正向传播)

model=GCN(hidden_channels=16)
model.eval()
out=model(data.x,data.edge_index)
visualize(out,color=data.y)

进行训练得出结果

model=GCN(hidden_channels=16)
optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.01,weight_decay=5e-4)
criterion=torch.nn.CrossEntropyLoss()def train():model.train()optimizer.zero_grad()out=model(data.x, data.edge_index)loss=criterion(out[data.train_mask],data.y[data.train_mask])loss.backward()optimizer.step()return lossdef test():model.eval()out=model(data.x,data.edge_index)pred=out.argmax(dim=1)test_correct=pred[data.test_mask]==data.y[data.test_mask]test_acc=int(test_correct.sum())/int(data.test_mask.sum())return test_accfor epoch in range(1,101):loss=train()print(f'Epoch: {epoch:03d}, Loss: {loss:.4f}')
#这里就不展示输出

test_acc=test()
print(f'Test Accuracy: {test_acc:.4f}')
#输出：Test Accuracy: 0.8010

可视化图嵌入(训练过后)

代码实操2：GCN的简单实现

这是PYG官方文档的代码，就以难度而言其实就是少了可视化的东西。构建GCN的框架不同，使用损失函数不同。

from torch_geometric.datasets import Planetoid
from torch_geometric.nn import GCNConv
import torch.nn.functional as F
import torch
class GCN(torch.nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.conv1=GCNConv(dataset.num_node_features,16)self.conv2=GCNConv(16,dataset.num_classes)def forward(self,data):x,edge_index=data.x,data.edge_indexx=self.conv1(x,edge_index)x=F.relu(x)x=F.dropout(x,training=self.training)x=self.conv2(x,edge_index)return F.log_softmax(x,dim=1)
dataset=Planetoid(root='/DATA/Cora',name='Cora')
device=torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model=GCN().to(device)
data=dataset[0].to(device)
optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.01,weight_decay=5e-4)
model.train()
for epoch in range(200):optimizer.zero_grad()out=model(data)loss=F.nll_loss(out[data.train_mask],data.y[data.train_mask])loss.backward()optimizer.step()
model.eval()
pred=model(data).argmax(dim=1)
correct=(pred[data.test_mask]==data.y[data.test_mask]).sum()
acc=int(correct)/int(data.test_mask.sum())
print(f'Accuracy: {acc:.4f}')
#输出：Accuracy: 0.8090

代码实操3：GAT的简单实现

这里操作同上，代码略有不同。

from torch_geometric.datasets import Planetoid
from torch_geometric.nn import GATConv
import torch.nn.functional as F
import torch
class GCN(torch.nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.conv1=GATConv(dataset.num_node_features,16)self.conv2=GATConv(16,dataset.num_classes)def forward(self,data):x,edge_index=data.x,data.edge_indexx=F.dropout(x,p=0.6,training=self.training)x=self.conv1(x,edge_index)x=F.relu(x)x=F.dropout(x,p=0.6,training=self.training)x=self.conv2(x,edge_index)return x
dataset=Planetoid(root='/DATA/Cora',name='Cora')
device=torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu');model=GCN().to(device);data=dataset[0].to(device)
optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.05,weight_decay=5e-4);criterion=torch.nn.CrossEntropyLoss()
model.train()
for epoch in range(200):optimizer.zero_grad()out=model(data)loss=criterion(out[data.train_mask],data.y[data.train_mask])loss.backward()optimizer.step()
model.eval()
pred=model(data).argmax(dim=1);correct=(pred[data.test_mask]==data.y[data.test_mask]).sum();acc=int(correct)/int(data.test_mask.sum())
print(f'Accuracy: {acc:.4f}')
#输出：Accuracy: 0.7980