图神经网络 (GNN) 已成为分析和学习图数据的标准工具包。随着该领域的发展，识别关键架构并验证可推广到更大、更复杂的数据集的新想法变得至关重要。不幸的是，在缺乏具有一致实验设置的标准化基准的情况下，越来越难以衡量新模型的有效性。在本文中，我们介绍了一个可重复的 GNN 基准测试框架，使研究人员能够方便地为任意数据集添加新模型。我们通过对最近的 Weisfeiler-Lehman GNN (WL-GNN) 与基于消息传递的图卷积网络 (GCN) 进行各种图任务（即图回归/分类和节点/链路预测，具有中等规模的数据集。