图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是一种专门处理图结构数据的深度学习模型。目前主流的图神经网络框架大多基于 TensorFlow 或 PyTorch 开发，因此它们所支持的 Python 版本通常取决于底层深度学习框架的支持范围。 以下是几种常用的图神经网络库及其兼容的 Python 版本： ### 1. DGL (Deep Graph Library) DGL 是由 AWS 开源的一个高性能图神经网络库，它支持多种流行的深度学习框架，如 MXNet 和 PyTorch。 - 支持的 Python 版本：3.7 至 3.10[^6]。 - 安装方式： ```bash pip install dgl torch ``` ### 2. PyG (PyTorch Geometric) PyTorch Geometric 是一个专为图神经网络设计的扩展库，构建在 PyTorch 上。 - 支持的 Python 版本：3.7 至 3.9[^7]。 - 安装方式： ```bash pip install torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-spline-conv torch-geometric -f https://data.pyg.org/whl/torch-${TORCH_VERSION}+${CUDA_VERSION}.html ``` 注意：`${TORCH_VERSION}` 和 `${CUDA_VERSION}` 应替换为实际使用的 PyTorch 和 CUDA 版本号。 ### 3. Spektral Spektral 是一个基于 Keras/TensorFlow 的图神经网络库，专注于简单易用的设计理念。 - 支持的 Python 版本：3.6 至 3.8[^8]。 - 安装方式： ```bash pip install spektral ``` ### 4. StellarGraph StellarGraph 是另一个功能强大的图机器学习工具箱，适用于大规模图数据分析任务。 - 支持的 Python 版本：3.7 至 3.9[^9]。 - 安装方式： ```bash pip install stellargraph[plot] ``` --- ### 总结 不同图神经网络库对 Python 版本的要求略有差异，但大多数都集中在 Python 3.7 到 3.9 范围内。如果计划使用某个特定库，请务必查阅其官方文档以获取最新版本的具体需求说明[^10]。 ---