PyTorch Geometric (PyG) 主要用于图神经网络（GNN）的研究和应用，它通过为图结构数据提供高级抽象，使得处理复杂的图问题变得更加容易。虽然 PyG 本身不是专门为时间序列分析设计的，但结合其动态图处理能力，可以应用于时间序列分析，尤其是当时间序列数据可以表示为图结构时。以下是 PyG 在时间序列分析中的应用示例：
综上所述，PyTorch PyG 通过其动态图处理能力，可以应用于时间序列分析，尤其是当时间序列数据可以表示为图结构时。对于更一般的时间序列分析任务，PyTorch 也提供了丰富的工具和库，如 LSTM、GRU 等，这些模型在处理时间序列数据时表现出色。
