spektral

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现实世界中大量数据天然以图的形式存在，比如社交网络中的用户关系、分子内部的原子连接，以及文档或用户之间的关联。这类结构用表格或序列模型处理起来很别扭，而 Spektral 正是为解决这个问题而生。它基于 Keras API 和 TensorFlow 2 构建，让熟悉 Keras 的开发者不必切换到新框架，就能直接训练图神经网络。库内集成了 GCN、GraphSAGE、GAT、GIN 等经典卷积层，也提供了多种池化层和工具，帮助你把图数据转换成 Keras 能接受的张量格式。无论是节点分类、链接预测，还是预测分子属性，都能在熟悉的 model.fit 流程里完成。官方文档和示例代码清晰展示了如何构造图输入，照着做就能跑通第一个模型，再逐步设计自己的网络结构。