PyTorch Geometric(PyG)简易记录

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PyTorch Geometric（PyG）是一个基于PyTorch的库，旨在提供图神经网络（GNN）的构建和训练功能。它支持多种与图数据相关的关键功能。

加载图数据时，以Cora数据集为例，展示了数据加载的过程。Cora数据集是图神经网络领域中的经典数据集，主要用于节点分类任务，代表了一个引文网络，节点为论文，边表示论文之间的引用关系。节点特征是论文的词袋描述，类别表示论文类型，共分为7类。

Cora数据集以PyG中的类形式呈现，包含单张图，节点数为2708，边数为10556，节点特征维度为1433。重要的是边表示方法，edge_index用于描述边，通过PyG函数转换成稀疏矩阵，展示为2708×2708的矩阵。

可视化图数据时，通常使用networkx与matplotlib工具。网络图中，大部分节点以蓝色显示，相互关联，周围则为孤立节点。

PyG实现GCN（简易版）主要通过调用库中的接口完成。值得注意的是，PyG内部结构不使用邻接矩阵torch.SparseTensor，而是通过edge_index和edge_weight进行计算。

在矩阵形式实现GCN（简易版）中，给定图的邻接矩阵和节点特征矩阵，使用矩阵表示GCN层中的参数和隐藏层特征。通常，GCN层的操作表达式为 [公式]，其中 [公式] 表示参数， [公式] 表示隐藏层特征。

定义GCN层和模型结构，例如两层GCN，以Cora数据集为例进行简要使用。首先对邻接矩阵进行标准化，使用公式进行表示。

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