GCN论文的PyTorch源代码，附带超详尽的注释说明！

简介：
本文借鉴了来自https://blog..net/weixin_36474809/article/details/89379727侵删的代码，该代码具有极高的价值，值得深入学习和研究。若发现其中存在任何错误，恳请提出指正。 代码中包含以下关键部分：`utils.py`，该文件导入了必要的库，包括`numpy`作为数值计算工具，`scipy.sparse`用于处理稀疏矩阵，以及`torch`作为深度学习框架。 首先，所有由字符串形式表示的标签数组将被存储在集合（set）中。集合的显著特性在于其元素是唯一的，因此将标签数组转换为集合后能够直接获取所有不同标签的总数。随后，为每个独特的标签分配一个唯一的编号，并构建一个单位矩阵。这个单位矩阵的每一行都对应于一个one-hot向量，本质上等同于 `np.identity(len( ... ))`。