Python 代码中的 __name__ == '__main__' 和高阶图卷积神经网络

这段代码使用了 Python 中的 if __name__ == '__main__' 语句来确保代码只在作为脚本运行时执行。

代码首先加载了指定数据集 'cora' 的邻接矩阵，它们存储在变量 adj, adj2, adj3, adj4, adj5, adj6 中。这些邻接矩阵用于构建高阶邻居图，以捕捉节点之间更高阶的关系。

adjtensorList 变量是一个列表，包含不同阶数的邻接矩阵组合，例如 [adj] 表示只使用一阶邻居，而 [adj, adj2] 表示使用一阶和二阶邻居。

代码中的循环用于遍历不同的邻接矩阵组合、标签比例和迭代次数，并进行高阶图卷积神经网络的训练和测试。doHighOrder 函数负责执行实际的模型训练过程。

load_adjs 函数用于加载数据集的邻接矩阵，而 load_data 函数用于加载节点特征、标签以及训练、验证和测试集的索引。

总之，这段代码展示了如何使用 Python 中的 if __name__ == '__main__' 语句来执行高阶图卷积神经网络的训练，并解释了邻接矩阵在构建高阶邻居图中的重要作用。