官网：torch_geometric.nn — pytorch_geometric documentation

        PyTorch Geometric 简称PYG是一个基于PyTorch的库，可轻松编写和训练图神经网络（GNN），用于与结构化数据相关的广泛应用；

        它包括从各种已发表的论文中对图和其他不规则结构进行深度学习的各种方法，也称为几何深度学习。

        此外，它还包括易于使用的小型批处理加载器，用于在多个小型和单个巨型图形上操作，支持多GPU，数据管道支持，通过Quiver进行分布式图形学习，含有大量通用的基准数据集（基于简单的创建自己的接口），GraphGym实验管理器，以及有用的转换，用于学习任意图形以及三维网格或点云。

Package Reference

• torch_geometric
• torch_geometric.nn
• torch_geometric.data
• torch_geometric.loader
• torch_geometric.datasets
• torch_geometric.transforms
• torch_geometric.utils
• torch_geometric.graphgym
• torch_geometric.profile

Notes

• Installation 
• Introduction by Example
• Creating Message Passing Networks
• Creating Your Own Datasets
• Heterogeneous Graph Learning
• Loading Graphs from CSV
• Managing Experiments with GraphGym
• Advanced Mini-Batching
• Memory-Efficient Aggregations
• TorchScript Support
• GNN Cheatsheet
• Dataset Cheatsheet
• Colab Notebooks and Video Tutorials
• External Resources

（        安装
           通过示例介绍
           创建消息传递网络
           创建自己的数据集
           异构图学习
           从CSV加载图形
           用GraphGym管理实验
          高级小批量
          内存高效聚合
          TorchScript支持
          GNN备忘单
          数据集备忘单
          Colab笔记本和视频教程
          外部资源）