Python-用于半监督分类的图形卷积网络GCN的PyTorch实现

介绍

本仓库提供了一个用于半监督分类的图形卷积网络（GCN）的PyTorch实现。GCN是一种在图结构数据上进行深度学习的强大工具，特别适用于处理具有复杂关系的节点分类问题。

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标题

Python-用于半监督分类的图形卷积网络GCN的PyTorch实现

描述

用于半监督分类的图形卷积网络（GCN）的PyTorch实现

使用说明

1. 环境配置：
   • 确保你已经安装了Python 3.x。
   • 安装PyTorch库，可以通过以下命令进行安装：

     pip install torch
     

2. 代码结构：
   • gcn.py：包含GCN模型的实现。
   • train.py：用于训练GCN模型的脚本。
   • utils.py：包含一些辅助函数和工具。
3. 训练模型：
   • 运行train.py脚本开始训练模型：

     python train.py
     

4. 模型评估：
   • 训练完成后，可以使用evaluate.py脚本对模型进行评估。

贡献

欢迎大家提出问题和改进建议。如果你有任何想法或发现了bug，请在GitHub上提交issue或pull request。

许可证

本项目采用MIT许可证。详细信息请参阅LICENSE文件。

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希望这个实现能够帮助你在半监督分类任务中取得更好的效果！

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