def edge_attention(self, edges): # an edge UDF to compute unnormalized attention values from src and dst if self.l0 == 0: m = self.leaky_relu(edges.src['a1'] + edges.dst['a2']) else: tmp = edges.src['a1'] + edges.dst['a2'] logits = tmp + self.bias_l0 if self.training: m = l0_train(logits, 0, 1) else: m = l0_test(logits, 0, 1) self.loss = get_loss2(logits[:,0,:]).sum() return {'a': m}

在这段代码中，`edge_attention`函数是一个图神经网络中的边自定义函数。它接收一个包含边信息的edges对象作为输入，并计算未归一化的注意力值。

首先，如果`self.l0`等于0，那么将执行以下操作：
- 计算`edges.src['a1']`和`edges.dst['a2']`的和。
- 使用`self.leaky_relu`函数对和进行激活函数处理，得到注意力值`m`。

接下来，如果`self.l0`不等于0，那么将执行以下操作：
- 计算`edges.src['a1']`和`edges.dst['a2']`的和，存储在变量`tmp`中。
- 将`tmp`与`self.bias_l0`相加，得到logits（对数概率）。
- 如果处于训练模式，则调用`l0_train`函数，传入logits、0和1作为参数，得到一个掩码（mask）`m`。同时，计算损失函数`self.loss`，使用`get_loss2`函数计算logits的损失，并对第一个维度求和。
- 如果处于测试模式，则调用`l0_test`函数，传入logits、0和1作为参数，得到一个掩码（mask）`m`。

最后，函数返回一个包含注意力值的字典，键为'a'，值为掩码（mask）`m`。