在PyTorch中优化图神经网络（GNN）模型时，选择合适的优化算法至关重要。以下是一些常用的优化算法及其特点，以帮助您根据具体任务和数据集选择最合适的优化策略：
常用的优化算法
- SGD：随机梯度下降，简单但可能较慢且容易受初始值影响。
- Adam：结合了动量和自适应学习率，通常表现良好，是默认的优选。
- RMSprop：另一种自适应学习率方法，通过指数加权移动平均调整学习率，稳定性强。
- Adagrad、Adadelta：自适应学习率算法，适用于稀疏梯度场景。
优化算法选择建议
对于大多数情况，Adam是一个很好的默认选择，因为它结合了动量和自适应学习率。