graph_nets

这是一个由DeepMind开源的图网络（Graph Networks）实现库，用于在TensorFlow框架中构建和训练端到端可微分的图结构神经网络模型。核心功能包括统一处理节点、边和全局属性的图变换模块（如GraphNetwork、CoreNet），支持消息传递机制与关系归纳偏置建模；技术特点涵盖与Sonnet模块化集成、兼容TF 1.x/2.x、提供预置demo（如最短路径、物理预测）。适用于需要对关系结构化数据（如分子结构、社交网络、交通拓扑）进行建模与推理的科研与工程场景。