Python图神经网络：PyTorch Geometric与DGL深度解析 大家好，今天我们将深入探讨如何使用Python中的两个主流图神经网络库：PyTorch Geometric (PyG) 和 Deep Graph Library (DGL) 对图数据进行建模。GNN在处理社交网络、知识图谱、分子结构等复杂关系型数据方面展现出强大的能力，而PyG和DGL则提供了高效、灵活的工具来构建和训练这些模型。本次讲座将涵盖图数据的表示、库的选择依据、PyG和DGL的基本用法、常见GNN层的实现，以及一些高级技巧。 1. 图数据的表示 在深入了解PyG和DGL之前，我们首先需要理解如何在计算机中表示图数据。一个图通常由节点（Nodes，也称为顶点）和边（Edges，也称为弧）组成。 节点 (Nodes/Vertices): 图中的基本单元，可以代表任何实体。 边 (Edges/Arcs): 连接两个节点，表示它们之间的关系。边可以是无向的（表示双向关系）或有向的（表示单向关系）。 除了节点和边，图还可以包含以下信息： 节点特征 (Node Features): 描述节点的属性，例如用户的年龄 …