基于图神经网络（GNN）的节点分类实战：从GCN到GraphSAGE
图神经网络（GNN）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型，广泛应用于社交网络分析、推荐系统和生物信息学等领域。图卷积网络（GCN）是GNN的经典方法，而GraphSAGE则通过引入采样机制进一步提升了其性能。本文将通过一个完整的实战案例，展示如何使用GCN和GraphSAGE对图节点进行分类，并提供详细的代码实现。
案例背景
我们选择Cora数据集作为案例，该数据集包含学术论文及其引用关系，目标是预测每篇论文的类别。
代码实现
1. 环境准备
首先，安装所需的Python库：
pip install torch torch-geometric numpy
2. 数据准备
使用torch_geometric库加载Cora数据集：
import torch
from t