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图神经网络（Graph Neural Network, GNN）是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。随着图神经网络在各个领域如社交网络分析、推荐系统、...

图神经网络（Graph Neural Network, GNN）是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。随着图神经网络在各个领域如社交网络分析、推荐系统、化学分子结构预测等方面的广泛应用，出现了许多专门用于搭建和训练图神经网络的软件工具。下面将介绍一些流行的图神经网络搭建软件。1. PyTorch Geometric (PyG)PyTorch Geometric（PyG）是一个基于PyTorch的图神经网络库，提供了丰富的图神经网络模块和高效的图数据处理工具。PyG支持多种图神经网络模型，包括GCN、GraphSAGE、GAT等，并且提供了易于使用的API，方便用户快速搭建和训练图神经网络模型。2. DGLDeep Graph Library（DGL）是一个基于PyTorch和MXNet的图神经网络库，提供了丰富的图神经网络模型和高效的图数据处理工具。DGL支持多种图神经网络模型，包括GCN、GAT、Graph Convolutional LSTM等，并且提供了易于使用的API和灵活的模型构建方式。3. SpektralSpektral是一个基于TensorFlow和Keras的图神经网络库，提供了多种图神经网络模型和高效的图数据处理工具。Spektral支持多种图神经网络模型，包括GCN、GraphSAGE、GAT等，并且提供了易于使用的API和灵活的模型构建方式。4. StellarGraphStellarGraph是一个基于TensorFlow的图神经网络库，专注于图嵌入和图表示学习。StellarGraph提供了多种图嵌入算法，包括Node2Vec、GraphSAGE等，并且支持在大型图数据上进行高效的训练和推断。5. Geometric Deep Learning Extension (PyTorch Geometric)PyTorch Geometric是PyTorch的一个扩展库，专注于几何深度学习。它提供了大量的图神经网络层和模块，以及用于构建和训练图神经网络的工具。这个库的优点是其与PyTorch的紧密集成，使得用户可以轻松地将图神经网络与PyTorch的其他功能结合使用。6. NetworkXNetworkX是一个用于创建、操作和研究复杂网络的Python库。虽然它本身不直接支持图神经网络，但可以作为图数据处理的辅助工具，用于构建图结构、进行图分析等操作，为图神经网络的训练和推断提供基础数据支持。7. TensorFlow Graph Neural Network (TF-GNN)TensorFlow Graph Neural Network (TF-GNN) 是TensorFlow的一个扩展库，专注于图神经网络。它提供了多种图神经网络模型，如GCN、GAT等，并且支持大规模图数据的训练。TF-GNN与TensorFlow的深度集成使得用户可以充分利用TensorFlow的强大功能。8. PyTorch BigGraph (PyBG)PyTorch BigGraph (PyBG) 是一个为大规模图数据设计的PyTorch扩展库。它提供了高效的图神经网络训练框架，支持在大规模图数据上进行快速的模型训练。PyBG特别适用于处理数十亿级别的节点和边的图数据。这些软件工具为图神经网络的搭建和训练提供了便捷的支持，使得研究人员和开发者能够更轻松地构建高效的图神经网络模型，并应用于各种实际场景中。在选择图神经网络搭建软件时，需要根据具体的需求和场景来选择合适的工具。