在GNN中，节点嵌入（Node Embedding）和图嵌入（Graph Embedding）是表示节点和整个图的向量化表示。它们在图数据学习和预测中起着重要的作用。

节点嵌入是将每个节点映射到一个低维向量空间的表示。节点嵌入捕捉了节点的结构和特征信息，可以理解为节点的特征表达或节点的表示向量。节点嵌入能够将节点的原始特征转化为更具表达能力的连续向量，使得节点在向量空间中的距离和相似度能够更好地反映节点之间的关系。节点嵌入在各种图任务中被广泛应用，例如节点分类、链接预测和社区检测等。通过学习节点嵌入，GNN能够在节点级别上捕捉节点的结构和特征，从而进行更精确的节点级别的预测和分析。

图嵌入是对整个图的表示，将整个图映射到一个低维向量空间。图嵌入可以看作是对整个图的全局特征提取，它捕捉了图的拓扑结构、社区结构和整体特征。图嵌入可以帮助理解图的整体特性、相似性和差异性，并在图级别上进行任务预测和图分析。图嵌入在图分类、图聚类、图生成和图可视化等任务中发挥重要作用。

节点嵌入和图嵌入的生成是通过GNN模型的迭代信息传递和聚合过程实现的。在每轮迭代中，GNN模型通过传递和聚合节点和边的信息，逐步更新节点和图的表示，从而得到节点嵌入和图嵌入。这些嵌入表示在后续的任务中可以被用来进行节点级别或图级别的预测和分析。

总之，节点嵌入和图嵌入是GNN模型中学习到的节点和图的向量化表示。它们通过将原始的节点和图信息转化为连续的向量表示，提供了更具表达能力和可计算性的特征，从而帮助GNN模型进行更精确和全局的图数据学习和预测。