用原论文方法和Pytorch写SDNE代码。

SDNE（Structure Deep Network Embedding）是一种用于学习图中节点的嵌入表示的方法。它通过将图结构信息与节点的特征信息结合起来，来获得更好的节点嵌入。具体来说，SDNE使用一个卷积神经网络来学习图结构，并使用一个多层感知机来学习节点的特征。

下面是使用原论文方法和 PyTorch 实现 SDNE 的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class SDNE(nn.Module):
    def __init__(self, num_nodes, num_features, hidden_size, alpha, beta):
        super(SDNE, self).__init__()
        self.num_nodes = num_nodes
        self.num_features = num_features
        self.hidden_size = hidden_size
        self.alpha = alpha
        self.beta = beta
        
        # 编码器部分
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, hidden_size, (num_features, 1))
        self.conv2 = nn.Conv2d(1, hidden_size, (1, hidden_size))
        self.conv3 = nn.Conv2d(1, hidden_size, (1, hidden_size))
        
        # 解码器部分
        self.deconv1 = nn.ConvTranspose2d(hidden_size, hidden_size, (1, hidden_size))
        self.deconv2 = nn.ConvTranspose2d(hidden_size, hidden_size, (1, hidden_size))
        self.deconv3 = nn.ConvTranspose2d(hidden_size, 1, (num_features, 1))
        
        # 特征编码器
        self.feature_encoder = nn.Linear(num_features, hidden_size)
        
        # 特征解码器
        self.feature_decoder = nn.Linear(hidden_size, num_features)
        
    def forward(self, adj_matrix, node_features):
        # 对邻接矩阵进行自图卷积
        hidden = self.conv1(adj_matrix)
        hidden = self.conv2(hidden)
        hidden = self.