因为在网上搜索了好多篇博客都未能彻底解决问题，所以才写了这篇博客用于记录自己的踩坑历程和用于日后参考；因为是解决问题之后才写的博客，文中的命令也许会有差错，欢迎在评论区指正写的不好，希望我的踩坑经历能够帮助到您，蟹蟹(｡･ω･｡)

图神经网络（GNN）是一种处理图结构数据的深度学习模型。它将图中的节点、边和全局信息表示为向量，并通过多层神经网络进行特征提取和更新。GNN的核心在于信息传递机制，允许节点间通过边交换信息，并利用池化操作聚合信息。典型的GNN架构包含多个GNN块，每个块包含针对节点、边和全局属性的MLP。通过引入主节点实现全局信息共享，GNN能够处理节点分类、边预测和图级任务等不同问题。相比传统神经网络，GNN能

本文介绍了连续词袋模型(CBOW)的工作原理。CBOW通过上下文词预测中心词，包含三个关键层：1)embeddings层将词索引转换为词向量并求平均；2)线性层将向量映射到词汇表大小；3)Softmax层输出概率分布。损失函数采用负对数似然，通过反向传播更新嵌入矩阵和线性层权重。重点分析了前向传播的计算过程和各层梯度推导，阐明了CBOW不设激活函数的原因。该模型通过上下文词的平均向量预测中心词，能