我们可以使用深度优先搜索算法来解决这个问题。该算法遍历所有的路径，同时记录并回溯到之前的节点。在每个节点，我们可以将其标记为已经访问过，并继续搜索其可到达的节点，直到达到目标节点或者没有可以访问的节点。

以下是一个示例代码实现：

class Node:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.edges = []
        self.visited = False
 
def all_paths(node, end_node, path=[]):
    path = path + [node]
    if node == end_node:
        return [path]
    paths = []
    node.visited = True
    for edge in node.edges:
        if not edge.visited:
            new_paths = all_paths(edge, end_node, path)
            for p in new_paths:
                paths.append(p)
    node.visited = False
    return paths

该代码的输入为两个节点和它们之间的无向图，输出为从起始节点到目标节点的所有路径。该算法的时间复杂度为 O(V+E)，其中 V 是节点数量，E 是边数量。