在PyTorch中实现图神经网络（GNN）的特征融合，通常涉及将不同节点或特征的信息进行组合，以增强模型的学习能力和性能。由于GNN处理的是图结构数据，其特征融合方法与传统的深度学习模型有所不同，需要考虑节点间的连接关系和特征传播机制。以下是特征融合的一些常见方法和代码示例：
特征融合是图神经网络中的重要技术，通过上述方法，可以有效地提升模型在图结构数据上的表现。值得注意的是，具体的实现细节和方法选择需要根据实际的任务和数据特性来确定。
