class GAT(nn.Module): def __init__(self, in_dim, out_dim, num_heads): super(GAT, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.attentions = nn.ModuleList([nn.Linear(in_dim, out_dim) for _ in range(num_heads)]) # self.linear = nn.Linear(512, 128) self.out_att = nn.Linear(in_dim*num_heads, out_dim) def forward(self, x, adj): x = x.unsqueeze(1) x = x.transpose(2,0) x = torch.cat([att(x) for att in self.attentions], dim=1) alpha = F.softmax(torch.matmul(x, x.transpose(1, 2)) / self.num_heads, dim=-1) alpha = torch.where(alpha>0, alpha, torch.zeros_like(alpha)) # alpha = torch.where(adj.unsqueeze(-1).bool(), alpha, torch.zeros_like(alpha)) alpha = alpha / alpha.sum(dim=-2, keepdim=True) out = torch.matmul(alpha, x).squeeze(1) out=out.reshape(-1,128) # out = self.linear(out) out = F.elu(self.out_att(out)) return out这段代码为什么一直报错mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (512x768 and 512x128)，我应该怎么修改呢？它是怎么在x = torch.cat([att(x) for att in self.attentions], dim=1)这一步将输入（24，1，16）变成（512，768）的形状的，在这一步总是报错和（512，128）的全连接层不匹配，怎么修改呢。这是pytorch代码，本意是构建两层GAT用点注意力机制对形状为（16992，307，12，2）的数据集按第二列度特征相同的节点计算注意力系数和隐变量，怎么完善呢

这个错误提示表明你在进行矩阵乘法时，矩阵的维度不匹配。具体来说，在这个模型中，你定义了一个多头注意力机制，将输入的x通过多个线性变换后进行拼接，这个拼接后的矩阵的维度为(24, 512, 768)，其中24为batch_size，512为节点数，768为每个节点的特征维度。然后你对这个矩阵进行矩阵乘法，但是你需要将它变形成(batch_size, num_heads, num_nodes, out_dim)，即(24, 8, 512, 96)，其中8为你定义的num_heads，96为每个头的特征维度(out_dim=768/num_heads)。你可以使用以下代码进行变形：

x = x.unsqueeze(1)
x = x.transpose(2,0)
x = torch.cat([att(x) for att in self.attentions], dim=1)
x = x.view(batch_size, self.num_heads, num_nodes, -1)

如果你要使用全连接层将多头注意力的输出映射到期望的输出维度，需要将out_dim*num_heads设置为你期望的输出维度。如果你需要在全连接层之前增加一个线性层，可以使用以下代码：

self.linear = nn.Linear(in_dim*num_heads, hidden_dim)
self.out_att = nn.Linear(hidden_dim, out_dim)
...
out = F.elu(self.out_att(self.linear(out)))

至于你提到的按第二列度特征相同的节点计算注意力系数和隐变量，你需要在输入数据中按照这个特征进行排序或分组，然后在计算注意力系数时加上一个mask，避免不同分组之间的节点产生注意力。