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

1. 安装 PyG，使用 Planetoid 加载 Cora 数据集，检查节点特征和边连接结构。
2. 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。
3. 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。

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。