本申请公开了一种图神经网络训练的方法，应用于分布式系统或并行系统，该方法包括：中心装置获取第一关系图，根据第一关系图确定N个不同的第二关系图，第二关系图为第一关系图的子图，其中，任意两个第二关系图中各自所包括的训练顶点的数量的差值小于预设阈值，且第二关系图中包含训练顶点的邻居顶点；向N个训练执行装置发送N个第二关系图的信息，进而执行对图神经网络的训练。本申请方案中，不仅各第二关系图中训练顶点的数量基本相当，而且，训练顶点及其对应的邻居顶点基本被划分到同一个第二关系图中，这样，既做到了各训练执行装置的计算均衡，也减少了跨训练执行装置的网络开销，提高了图神经网络的训练效率。