本研究提出了一种改进的计算策略和自适应运算符重新排序并缓存的方法，以提高图卷积网络（GCN）和图注意力（GAT）层的速度和节省内存。这些方法能够有效缓解大规模GNN模型训练中的性能瓶颈。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
