pycharm没有cuda，用cpu实现的GAT，只有torch和numpy和scipy库，修改代码让它还能顺利在pycharm上运行，注意cora数据集已经顺利被训练

PyCharm本身并不直接支持CUDA，因为它是Python集成开发环境（IDE），主要用于编写Python代码，而不是底层硬件加速。如果你要在PyCharm上使用CPU版本的Graph Attention Network (GAT)模型，并且仅依赖于`torch`, `numpy`, 和 `scipy` 库，你需要做的主要是：

1. **确保安装**：首先确保这些库已经正确安装并更新到最新版本。你可以通过命令行输入 `pip install torch numpy scipy` 完成。

2. **代码适应性**：GAT的核心是张量操作，这些库足够支持。检查你的代码，确保所有涉及GPU计算的地方（如`.to(device)` 或 `.cuda()`）都被移除或替换为CPU版本，比如 `.to('cpu')`。

import torch.nn as nn
# 替换 .cuda() 为 .to(torch.device('cpu'))
class GAT(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(GAT, self).__init__()
        # ...

    def forward(self, x, adj):
        x = self.conv(x, adj)
        return F.relu(x)

# 使用时不指定设备
model = GAT()
data = ...  # 加载Cora数据
output = model(data.x.to('cpu'), data.adj.to('cpu'))  # 将输入转换为CPU

3. **数据加载**：如果Cora数据集已经在CPU上处理过并且格式适合CPU版本的模型，那么这部分应该不需要修改。但是，确保所有的数据预处理步骤也发生在CPU上。

4. **性能优化**：由于CPU计算相对GPU较慢，可能需要对算法做一些优化，比如批量处理等，提高代码效率。