pytorch - PyTorch Geometric如何计算特征向量中心性？

Question

我有 GAN 用于其中有torch_geometric.nn.NNConv层的图形预测任务。我想将真实图和预测图之间的特征向量中心性差异添加到我的损失函数中。为了计算特征向量中心性，我打算使用库中eigenvector_centrality的函数。NetworkX然而，这个函数需要输入是一个NetworkX图，它还需要将我torch.tensor从生成器网络的输出转换为numpy.array. 所以，我需要detach()梯度，这将导致 PyTorch 失去所有梯度跟踪。因此，我怎样才能正确地为我的损失函数实现特征向量中心性？谢谢。