随着人工智能技术的不断发展，图神经网络作为一种新兴的神经网络模型，正在逐渐引起研究者们的关注。图神经网络的训练和应用对于解决图数据相关问题具有重要意义。本文将介绍基于飞桨图学习框架PGL的图神经网络训练，探讨其在创新突破和应用实践方面的潜力。 背景信息 在传统的神经网络模型中，数据是以向量或矩阵的形式表示的，而图数据则是由节点和边构成的复杂结构。图神经网络通过考虑节点和边之间的关系，能够更好地处理图数据。由于图数据的复杂性，图神经网络的训练和应用面临着许多挑战。 1. 数据预处理 对于图数据的