GNNExplainer如何使用？

要使用GNNExplainer，您需要按照以下步骤进行操作：

安装GNNExplainer：您需要在您的机器上安装Python和PyTorch。然后可以使用pip安装GNNExplainer。您可以在GNNExplainer的GitHub存储库中找到安装说明。
准备数据：您需要准备一个图数据集，该数据集应包含节点和边的信息。您可以使用自己的数据集，也可以使用GNNExplainer提供的示例数据集。
构建模型：您需要构建一个图神经网络模型，该模型将用于解释。您可以使用GNNExplainer提供的示例模型，也可以根据自己的需求构建一个。
训练模型：使用GNNExplainer的训练功能，您可以使用准备好的数据集和构建好的模型进行训练。训练过程将学习如何解释模型的预测结果。
解释模型：一旦您的模型训练完成，您可以使用GNNExplainer的解释功能，对模型的预测结果进行解释。这将为您提供关于每个节点对预测的重要性的信息。

通过按照这些步骤，您可以使用GNNExplainer来解释您的图神经网络模型的预测结果。