图形布局是图形可视化的重要组成部分。本文提出了一种基于图u网络的神经网络GRAPULY，用于端到端的图形布局生成。GRAPHULY学习多级图形布局过程，可以生成无需迭代计算的图形布局。我们还建议使用拉普拉斯位置编码和多级损失融合策略来改进布局学习。我们使用随机数据集和图形绘制数据集评估模型，并展示了GRAPULY在图形可视化中的有效性和效率。