Graph Transformer代码示例、

Graph Transformer是一种能够处理图数据的Transformer模型，以下是一个使用PyTorch实现的Graph Transformer的示例代码。其中，该示例代码使用了DGL库来处理图数据，如果您想要运行该示例代码，需要先安装DGL库。

import dgl
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from dgl.nn.pytorch import GraphConv

class GraphTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, hidden_dim, num_heads, num_layers, dropout):
        super(GraphTransformer, self).__init__()

        self.layers = nn.ModuleList()
        self.norms = nn.ModuleList()
        for i in range(num_layers):
            self.layers.append(
                nn.MultiheadAttention(hidden_dim, num_heads, dropout)
            )
            self.norms.append(nn.LayerNorm(hidden_dim))
            self.layers.append(
                GraphConv(hidden_dim, hidden_dim)
            )
            self.norms.append(nn.LayerNorm(hidden_dim))

    def forward(self, g, inputs):
        h = inputs
        for i in range(len(self.layers)):
            if i % 2 == 0:
                h = self.layers[i](h, h, h)
            else:
                h = self.layers[i](g, h)
            h = self.norms[i](h)
            h = F.relu(h)
        return h

其中，GraphTransformer模型主要包括以下几个组成部分：
1.多头自注意力层（MultiheadAttention）
2.图卷积层（GraphConv）
3.残差连接（LayerNorm）