pycharm没有cuda，用cpu实现的GAT，只有torch和numpy和scipy库，修改代码让它还能顺利在pycharm上运行，注意cora数据集已经顺利被训练。基于我给你代码进行修改，并告诉我修改后的代码

在PyCharm中使用CPU而非CUDA进行Graph Attention Network (GAT)的实现，你需要确保你的代码不依赖于GPU相关的API，比如`torch.cuda`。首先，确认你的代码中是否已包含了对GPU的支持，通常这会出现在模型定义、数据加载或计算部分。

原代码可能会有类似这样的片段：

if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device('cuda')
else:
    device = torch.device('cpu')

# 使用GPU的模型定义
model = GATConv(...).to(device)

为了移除对GPU的硬编码，你可以将这部分移除或替换成仅适用于CPU的操作：

device = torch.device('cpu')
model = GATConv(...)  # 删除`.to(device)`，因为我们已经在创建时指定设备为CPU

# 如果模型中有对GPU操作的引用，如 `.half()` 或 `model.module`, 需要替换为对应CPU版本
for param in model.parameters():
    param.data = param.data.to(device)

# 训练循环中，确保使用CPU运算
optimizer.zero_grad()  # 替换为 optimizer.zero_grad(set_to_none=True)
outputs = model(inputs.to(device))  # 将输入转到CPU后再进行前向传播
loss = criterion(outputs, labels.to(device))  # 类似地处理损失计算

至于`cora`数据集的预处理和加载，如果已经正确完成并且不需要GPU加速，可以继续保持。只是需要确认你的加载函数也避免了GPU操作。