探索图神经网络（GNN）：使用Python实现你的GNN模型

一、引言

图神经网络（Graph Neural Network, GNN）作为近年来机器学习和深度学习领域的热门话题，正逐渐吸引越来越多的研究者和开发者的关注。GNN能够处理图结构数据，在社交网络分析、推荐系统、化学分子结构预测等领域有着广泛的应用。本文将带你一步一步使用Python实现一个基本的图神经网络模型，并帮助你理解相关的核心概念和技术细节。

二、图神经网络的基础知识

图神经网络（GNN）作为一种新兴的深度学习模型，在处理图结构数据方面展现出了巨大的潜力。为了更好地理解GNN的工作原理和应用场景，下面将详细介绍图神经网络的基础知识，包括图的基本概念、GNN的核心思想以及GNN的工作机制。

1. 图的基本概念

在讨论图神经网络之前，首先需要了解图的基本概念。图是一种数学结构，由节点（vertices）和边（edges）组成，用于描述实体及其关系。图可以表示为