图神经网络-节点级回归

节点级回归是图神经网络中的一种任务，其目标是预测图中每个节点的属性或标签。以下是一个示例解决方法，包含代码示例：

1. 导入必要的库和模块：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.datasets import TUDataset
from torch_geometric.data import DataLoader
from torch_geometric.nn import GCNConv

2. 准备数据集：

dataset = TUDataset(root='/path/to/dataset', name='MUTAG')
loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

3. 定义图神经网络模型：

class GraphConvNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(GraphConvNet, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(input_dim, hidden_dim)
        self.conv2 = GCNConv(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, data):
        x, edge_index = data.x, data.edge_index
        x = self.conv1(x, edge_index)
        x = F.relu(x)
        x = self.conv2(x, edge_index)
        return x

4. 定义训练函数：

def train(model, optimizer, loader):
    model.train()
    for data in loader:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = F.mse_loss(output, data.y)
        loss.backward()
        optimizer.step()

5. 定义测试函数：

```python
def test(model, loader):
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        total_loss = 0
        for data in loader:
            output = model(data)
            loss = F.mse_loss(output, data.y)
            total_loss += loss.item() * data.num_graphs
        mean_loss = total_loss / len(loader.dataset)
        print('Mean Squared Error: {:.4f}'.format(mean_loss))

6. 初始化模型和优化器，进行训练和测试：

model = GraphConvNet(input_dim=dataset.num_features, hidden_dim=64, output_dim=1)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(100):
    train(model, optimizer, loader)
    test(model, loader)

这个示例演示了如何使用图神经网络进行节点级回归任务。通过加载数据集、定义模型、训练和测试函数，可以有效地实现节点级回归任务。请注意，上述示例中的模型和参数仅供参考，你可以根据自己的任务和数据集进行调整和修改。