GAT python

在Python中，你可以使用深度学习框架例如PyTorch或TensorFlow来实现GAT模型。这里给出一个使用PyTorch实现GAT的简单示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class GraphAttentionLayer(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features):
        super(GraphAttentionLayer, self).__init__()
        self.W = nn.Linear(in_features, out_features)
        self.a = nn.Linear(2*out_features, 1)

    def forward(self, x, adj):
        h = self.W(x)
        N = h.size(0)

        a_input = torch.cat([h.repeat(1, N).view(N*N, -1), h.repeat(N, 1)], dim=1).view(N, -1, 2*h.size(1))
        e = F.leaky_relu(self.a(a_input).squeeze(2))

        zero_vec = -9e15*torch.ones_like(e)
        attention = torch.where(adj > 0, e, zero_vec)

        attention = F.softmax(attention, dim=1)
        h_prime = torch.bmm(attention.unsqueeze(0), h.unsqueeze(0))

        return F.elu(h_prime)

class GAT(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, hidden_features, out_features, num_heads):
        super(GAT, self).__init__()
        self.attentions = [GraphAttentionLayer(in_features, hidden_features) for _ in range(num_heads)]
        
        for i, attention in enumerate(self.attentions):
            self.add_module('attention_{}'.format(i), attention)

        self.out_att = GraphAttentionLayer(hidden_features*num_heads, out_features)

    def forward(self, x, adj):
        x = F.dropout(x, p=0.6, training=self.training)
        x = torch.cat([att(x, adj) for att in self.attentions], dim=2)
        x = F.dropout(x, p=0.6, training=self.training)
        x = F.elu(self.out_att(x, adj))
        
        return F.log_softmax(x, dim=2)

这是一个简化的GAT模型实现，包括GraphAttentionLayer和GAT两个类。你可以根据自己的需求和数据的特点进行适当的修改和扩展。

这段代码中，GraphAttentionLayer类定义了一个注意力层，GAT类则定义了整个GAT模型。在forward方法中，通过多头注意力机制和注意力权重的计算，将节点特征进行聚合和更新，最后输出预测结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中你可能需要根据具体场景进行调整和改进。希望对你有所帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。