请你用DGL实现下面要求的代码：首先导入构造一个无向的异质网络，之后对其中一条边进行8：2划分作为训练集和验证集，构建一个异质网络链路预测模型，并输出AUC、准确率、F1-score作为模型的评价

好的，这里是使用DGL库来实现你的要求的代码：

import dgl
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from sklearn.metrics import roc_auc_score, accuracy_score, f1_score

# 构造异质网络
# 请替换以下代码以构建你的异质网络，这里仅为示例
g = dgl.heterograph({
    ('user', 'follow', 'user'): ([0, 1, 2], [1, 2, 3]),
    ('user', 'like', 'item'): ([0, 1, 2], [4, 5, 6])
})

# 划分训练集和验证集
# 请根据你的具体数据集替换以下代码，确保划分的是具体的边
train_edges = torch.tensor([(0, 1), (1, 2)])  # 训练集边的索引
val_edges = torch.tensor([(2, 3)])  # 验证集边的索引

train_labels = torch.tensor([1, 0])  # 训练集边对应的标签
val_labels = torch.tensor([1])  # 验证集边对应的标签

# 构建异质网络链路预测模型
class HeteroLinkPrediction(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(HeteroLinkPrediction, self).__init__()
        self.embeddings = nn.Embedding(7, 16)  # 替换7为你的节点数量，16为节点嵌入维度
        self.linear = nn.Linear(16, 1)  # 替换16为你想要的隐藏层维度

    def forward(self, edges):
        src_embed = self.embeddings(edges[0])
        dst_embed = self.embeddings(edges[1])
        embed = torch.cat((src_embed, dst_embed), dim=1)
        logits = self.linear(embed)
        return logits

model = HeteroLinkPrediction()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())

# 训练模型
def train(model, g, train_edges, train_labels):
    model.train()
    optimizer.zero_grad()
    logits = model(train_edges)
    loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(logits, train_labels.float())
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 验证模型
def evaluate(model, g, val_edges, val_labels):
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        logits = model(val_edges)
        preds = torch.round(torch.sigmoid(logits)).squeeze()
        auc = roc_auc_score(val_labels.numpy(), preds.numpy())
        acc = accuracy_score(val_labels.numpy(), preds.numpy())
        f1 = f1_score(val_labels.numpy(), preds.numpy())
        return auc, acc, f1

# 训练和验证
for epoch in range(10):  # 替换为你想要的训练轮数
    train(model, g, train_edges, train_labels)
    auc, acc, f1 = evaluate(model, g, val_edges, val_labels)
    print(f"Epoch {epoch+1}: AUC={auc:.4f}, Accuracy={acc:.4f}, F1-Score={f1:.4f}")

请根据你的数据集结构和需求，替换示例代码中的异质网络构建部分、划分训练集和验证集部分以及模型定义部分。代码中给出的示例模型是一个简单的异质网络链路预测模型，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。