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PyTorch Geometric
PyTorch Geometric（PyG）基于 PyTorch 提供图神经网络开发与训练能力，包含图学习模型、消息传递接口和图数据处理组件。
PyTorch Geometric 能做什么
PyTorch Geometric（PyG）基于 PyTorch 提供图神经网络开发与训练能力，包含图学习模型、消息传递接口和图数据处理组件。
- 模型训练与部署
如何使用 PyTorch Geometric
训练一个引用图论文分类模型
准备输入
- 用于节点分类的 Cora 图数据和训练节点掩码。
- 已安装 PyTorch 与 PyG 的 Python 环境。
操作步骤
- 安装 PyG，使用 Planetoid 加载 Cora 数据集，检查节点特征和边连接结构。
- 用两层 GCNConv 构造图卷积模型，按数据集的特征数量和类别数量设置输入输出。
- 在训练循环中计算节点预测，仅对训练掩码内节点计算交叉熵并更新参数；完成后再独立评估模型表现。
预期交付物
- 用于图节点分类的已训练 GCN 模型。
示例训练损失只使用训练掩码内节点，训练结束仍需单独评估泛化表现；某些高级图操作还需要额外扩展包，应核对所用功能的依赖。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
从搜索研究与资料角度评估PyTorch Geometric
把搜索研究与资料需要的条件列清楚，再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制，再逐项确认下面的问题；这些是选型方法，不表示每款工具都具备同样能力。
来源能否回看
需要能打开的原始页面或文档位置，不能只有一段无出处的摘要。
范围是否与问题一致
核对日期、地区、对象与定义，不把相似术语当成同一事实。
是否保留反例
把冲突资料和未解决问题放进结论，避免只找支持原想法的证据。
选择一个小样任务，先检查结果与交付格式，再决定是否用于更多资料。
