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基于图的神经网络是强大的模型，可以学习网络中的复杂模式。在本文中，我们将介绍如何为同构图数据构造PyTorchData对象，然后训练不同类型的神经网络来预测节点所属的类。这种类型的预测问题通常被称为节点分类。我们将使用来自BenedekRozemberczki,CarlAllen和RikSarkar于2019

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按照官网步骤安装完torch-scatter、torch-sparse、torch-cluster和torch-spline-conv等依赖项，也成功安装了torch_geometric，但在导入的时候还是报错： 原因是没有C++环境，在该网址中https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/下载并安装C/C++DLL动态链接库，即可

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官网：https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/目录geometric图数据MessagePassingtorch_scatter一些代码解释geometric图数据pyg里一个图是torch_geometric.data.Data的instanceData试图模仿常规Python字典的行为。参数：x(torch.Tensor,optional)–图

E-GeometricProgressionhttps://atcoder.jp/contests/abc293/tasks/abc293_e 思路根据矩阵递推式找出转移矩阵的幂形式。利用矩阵快速幂计算。     

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