请问用于图神经网络的python框架有哪些？

豆包：

在 Python 中，用于图神经网络（GNN）的框架有很多，以下是一些主流的框架及其特点：

1. PyTorch Geometric (PyG)

• 特点：基于 PyTorch，提供了丰富的图神经网络层和工具，支持多种图数据结构和任务。
• 适用场景：研究和原型开发，尤其是需要快速实现新模型的场景。
• 官网：https://pytorch-geometric.readthedocs.io/

2. DGL (Deep Graph Library)

• 特点：支持多框架后端（PyTorch、TensorFlow、MXNet），提供高效的图计算和分布式训练能力。
• 适用场景：大规模图数据处理和工业级应用。
• 官网：https://www.dgl.ai/

3. TensorFlow Graph Neural Networks (TF-GNN)

• 特点：基于 TensorFlow 的图神经网络库，支持大规模分布式训练和生产部署。
• 适用场景：与 TensorFlow 生态系统集成的项目。
• 官网：https://www.tensorflow.org/gnn

4. Spektral

• 特点：基于 Keras/TensorFlow 的简洁 GNN 库，设计简单直观，易于学习和使用。
• 适用场景：快速实验和教育目的。
• 官网：https://graphneural.network/

5. PyGNN

• 特点：轻量级框架，专注于提供简洁的 API 和高效的实现。
• 适用场景：教学和小型项目。

6. StellarGraph

• 特点：提供高级 API 和预训练模型，支持图嵌入、节点分类等任务。
• 适用场景：数据分析和机器学习工程师快速上手图神经网络。
• 官网：https://stellargraph.readthedocs.io/

7. Graph-tool

• 特点：专注于图算法和高性能计算，适合复杂图分析任务。
• 适用场景：理论计算机科学和复杂网络研究。
• 官网：https://graph-tool.skewed.de/

8. Neural Graph Collaborative Filtering (NGCF)

• 特点：专门用于推荐系统的 GNN 框架。
• 官网：https://github.com/xiangwang1223/neural_graph_collaborative_filtering

9. NetworkX

• 虽然不是专门的GNN框架，但常用于图数据预处理和分析。

选择建议

• 研究和原型开发：PyTorch Geometric 或 DGL
• 工业级应用：DGL 或 TF-GNN
• TensorFlow 用户：TF-GNN 或 Spektral
• 快速实验：Spektral 或 PyGNN

这些框架都提供了丰富的文档和示例，可以根据具体需求选择合适的工具。