在我的应用程序中，我有可以表示为图形的输入和输出。我有许多可接受的输入和输出图对。我想用这些来训练模型。

我正在寻找指针，其中讨论了以图形作为输入的学习方法的简单示例。请注意，图形大小不是固定的。

样本输入是

Graph:
  Node A: Component X with parameter size = 12
  Node B: Component Y with parameter size = 30
  Node C: Component Y with parameter size = 30
  A connects to B
  A connects to C

样本输出：

Node A: x=0, y=0
Node B: x=-21, y=0
Node C: x=21, y=0

在这种情况下，我们希望模型能够理解输入图是对称的，并且首选一种特定的排列方式。我们希望在大量此类输入-输出对上训练模型，然后使用它在新输入上生成输出。