我正在尝试使用图神经网络方法执行节点分类。我最初的计划是将我的图转换为邻接矩阵并在此基础上训练我的网络，节点特征是我的目标。

但是，我的图都有不同数量的节点，所以我相信邻接矩阵不起作用。然后，我找到了有关节点嵌入和生物学应用的信息（参见此处）。它在这里推断嵌入节点不再与图形大小有关。

我想知道的是，如果使用嵌入实际上是我的问题的解决方案？那么，实际上，我如何用这种方法构建图神经网络？链接（在第 2 部分的幻灯片中）仍然说我需要训练我的网络来学习嵌入 - 但现在我遇到了最初的问题，如何在许多不同大小的图上训练网络？

在小的、不同大小的图上进行节点分类似乎有点普遍。我有点困惑的是从理论到实践的步骤。

有人可以提供任何建议吗？或者链接到可以解决我的一些查询的更多材料？