用Pytorch写SDNE代码，要求具体的数据集和注释。

好的，首先需要准备数据集。数据集应该是一个有向图，可以是一个网络结构或社交网络。这里我们使用一个小型的社交网络数据集来演示。

import torch
import numpy as np

# 创建数据集
edges = [(1, 2), (1, 3), (2, 3), (2, 4), (3, 4)]

# 创建邻接矩阵
adj_matrix = np.zeros((4, 4))
for i, j in edges:
    adj_matrix[i - 1][j - 1] = 1

# 将邻接矩阵转换为张量
adj = torch.from_numpy(adj_matrix).float()

# 输出结果
print(adj)
# tensor([[0., 1., 1., 0.],
#         [0., 0., 1., 1.],
#         [0., 0., 0., 1.],
#         [0., 0., 0., 0.]])

接下来，我们可以使用 PyTorch 实现 SDNE 算法。SDNE 包含两个部分：一个预测器网络和一个自编码器网络。我们首先实现自编码器网络。

import torch.nn as nn

class Autoencoder(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(Autoencoder, self).__init__()
        self.encoder = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.decoder = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x)
        x = self.decoder(x)
        return x

接下来，我们实现预测器网络。

class Predictor(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(Predictor, self).__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.linear2 = nn.Lin