用Pytorch写SDNE代码。

SDNE（Structure Preserving Deep Network Embedding）是一种深度学习方法，用于将网络中的节点嵌入到低维空间中。这种方法能够保留网络的结构信息，并且能够通过调整模型参数来调整嵌入的质量。

以下是用 PyTorch 实现 SDNE 的简单代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class SDNE(nn.Module):
    def __init__(self, num_nodes, embedding_dim):
        super(SDNE, self).__init__()
        self.num_nodes = num_nodes
        self.embedding_dim = embedding_dim
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(num_nodes, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, embedding_dim)
        )
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(embedding_dim, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, num_nodes)
        )

    def forward(self, adjacency_matrix):
        embeddings = self.encoder(adjacency_matrix)
        reconstructed_adjacency_matrix = self.decoder(embeddings)
        return embeddings, reconstructed_adjacency_matrix

# Create model
model = SDNE(num_nodes=1000, embedding_dim=32)

# Adjacency matrix with shape (batch_size, num_nodes, num_nodes)
adjacency_matrix = torch.randn(10, 1000, 1000)

# Calculate embeddings and reconstructed adjacency matrix
embeddings, reconstructed_adjacency_matrix = model(adjacency_matrix)

# Shape of embeddings: (batch_size, num_nodes, embedding_dim)
# Shape of reconstructed_adjacency_matrix: (batch_size, num_nodes, num_nodes)

上面的代码定义了一个简单的 SDNE 模型，其中包含编码器和解码器两个部分。编码器接收邻接矩阵作为输入