【图神经网络】 AM-GCN代码实战（1）【pytorch】代码可运行

AM-GCN 网络系列

• 代码实践部分
• 1.环境设置
• 2.代码运行指令
• • 2.1 命令行执行代码
  • 2.1 IDE执行(1)
  • 2.2 IDE执行(2)
• 3.参数选择
• 4.总结

代码实践部分

本专栏致力于深入探讨图神经网络模型相关的学术论文，并通过具体的编程实验来深化理解。读者可以根据个人兴趣选择相关内容进行学习。在上一节中详细解读了 “AM-GCN” 这篇论文。对于那些对传统图神经网络感兴趣的读者，可以通过点击此处查阅更多相关内容。

在本章节中我们将讲解该论文的主体代码如何运行的问题，相信各位初学者在拿到代码最棘手的就是代码的运行

这个原文的代码地址感兴趣的读者自行下载即可 https://github.com/2578562306/AM-GCN