基于图神经网络（GNN）的节点分类实战：从GCN到GraphSAGE ...

图神经网络（GNN）是一种专门用于处置惩罚图结构数据的深度学习模子，广泛应用于外交网络分析、推荐系统和生物信息学等范畴。图卷积网络（GCN）是GNN的经典方法，而GraphSAGE则通过引入采样机制进一步提升了其性能。本文将通过一个完整的实战案例，展示如何利用GCN和GraphSAGE对图节点进行分类，并提供具体的代码实现。
<hr> 案例配景

我们选择Cora数据集作为案例，该数据集包罗学术论文及其引用关系，目标是预测每篇论文的类别。
<hr> 代码实现

1. 环境准备

首先，安装所需的Python库：

1. pip install torch torch-geometric numpy

复制代码

2. 数据准备

利用torch_geometric库加载Cora数据集：

1. import torch
2. from t

复制代码

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