详细解释以下代码含义，并给出实例。self.gnn_layers = nn.ModuleList()

这行代码创建了一个空的 PyTorch 模块列表 `self.gnn_layers`，它可以用来存储一系列的 GNN 层。`nn.ModuleList()` 是 PyTorch 中的一个容器，它可以使得包含在其中的模块被自动注册为模型参数，从而可以随着整个模型被优化。

例如，我们可以使用这个模块列表来存储一个由两个 GNN 层组成的图神经网络：

import torch
from torch import nn
from torch_geometric.nn import MessagePassing

class GNN(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_dim, num_layers):
        super().__init__()
        
        self.gnn_layers = nn.ModuleList()
        self.gnn_layers.append(MessagePassing(hidden_dim, hidden_dim))
        for i in range(num_layers-1):
            self.gnn_layers.append(MessagePassing(hidden_dim, hidden_dim))
        
    def forward(self, x, edge_index):
        for layer in self.gnn_layers:
            x = layer(x, edge_index)
        return x

gnn = GNN(hidden_dim=16, num_layers=2)
x = torch.randn(10, 16)
edge_index = torch.tensor([[0, 1, 1, 2, 3, 4], [1, 0, 2, 1, 4, 3]])
output = gnn(x, edge_index)
print(output.shape)  # torch.Size([10, 16])

这个例子中，我们首先定义了一个 `GNN` 类，它包含了一个 `self.gnn_layers` 的模块列表，其中有两个 `MessagePassing` 层。在 `forward` 函数中，我们遍历了 `self.gnn_layers` 中的所有层，并依次对输入数据进行传递，最后返回输出数据。我们通过输入 `x` 和 `edge_index` 来构建一个简单的图，然后将它传递给 `gnn` 模型，得到了一个 10x16 的输出。