在建立了高级图神经网络的理论基础和训练方法之后，我们现在转向这些模型的构建、优化和部署的实际考量。本章将着重把理论知识转化为高效实用的代码。

您将学会运用知名GNN库的专用功能，特别是PyTorch Geometric (PyG)和Deep Graph Library (DGL)。我们将研究提高计算性能的方法，包括高效的稀疏矩阵操作和GPU加速策略，这些对于处理大型图数据集非常重要。此外，本章还涵盖实际操作，如调试GNN实现、可视化图结构和嵌入、对模型性能进行基准测试，以及将GNN集成到生产工作流中的考量。目标是让您掌握有效实现和改进复杂GNN解决方案所需的技能。