怎样利用图卷积神经网络进行链路预测，写出代码

图卷积神经网络(Graph Convolutional Neural Network，GCNN)是一种基于图结构的深度学习模型，能够在图像和其他图结构数据上进行分类、回归和其他任务。链路预测是指在给定输入节点和输出节点之间预测是否存在一条链路(即边)。

下面是一个使用 GCNN 进行链路预测的代码示例，使用的是 PyTorch 框架：

```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F

class GraphConvolution(nn.Module): def init(self, input_dim, output_dim, adjacency_matrix): super(GraphConvolution, self).init() self.input_dim = input_dim self.output_dim = output_dim self.adjacency_matrix = adjacency_matrix self.weight = nn.Parameter(torch.randn(input_dim, output_dim)) self.bias = nn.Parameter(torch.randn(output_dim))

def forward(self, input_tensor):support = torch.mm(input_tensor, self.weight)output = torch.spmm(self.adjacency_matrix, support) + self.biasreturn output

class GCNN(nn.Module): def init(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, adjacency_matrix): super(GCNN, self).init() self.graph_conv1 = GraphConvolution(input_dim, hidden_dim, adjacency_matrix) self.graph_conv2 = GraphConvolution(hidden_dim, output_dim, adjacency_matrix)

def forward(self, input_tensor):hidden = F.relu(self.graph_conv1(input_tensor))output = F.sigmoid(self.graph_conv2(hidden))return output

假设输入是一个 NxD 的矩阵，N 是节点数量，D 是节点特征维度

假设输出是一个 Nx1 的矩阵，表示

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