图注意卷积层的python代码

以下是一个简单的图注意力卷积层的Python代码实现：

import tensorflow as tf

class GraphAttentionLayer(tf.keras.layers.Layer):
    
    def __init__(self, units, activation=None):
        super(GraphAttentionLayer, self).__init__()
        self.units = units
        self.activation = tf.keras.activations.get(activation)
        
    def build(self, input_shape):
        self.w = self.add_weight(name='kernel', 
                                 shape=(input_shape[-1], self.units),
                                 initializer='glorot_uniform',
                                 trainable=True)
        self.b = self.add_weight(name='bias',
                                 shape=(self.units,),
                                 initializer='zeros',
                                 trainable=True)
        self.a = self.add_weight(name='attention', 
                                 shape=(2*self.units,),
                                 initializer='glorot_uniform',
                                 trainable=True)
        
    def call(self, inputs):
        h = tf.matmul(inputs, self.w) + self.b
        a_input = tf.concat([h]*inputs.shape[0], axis=-1)
        a_input = tf.reshape(a_input, [-1, inputs.shape[0], self.units])
        e = tf.reduce_sum(self.a * tf.nn.tanh(a_input), axis=-1)
        attention_weights = tf.nn.softmax(e, axis=-1)
        outputs = tf.matmul(attention_weights, inputs)
        if self.activation is not None:
            outputs = self.activation(outputs)
        return outputs

这个代码实现了一个简单的图注意力卷积层，其中包含了一个权重矩阵 `w` 和一个偏置向量 `b`，以及一个注意力向量 `a`。在 `call` 方法中，我们首先计算节点特征的线性变换结果 `h`，然后根据 `h` 计算注意力系数 `e`，并使用 softmax 函数将其归一化得到注意力权重 `attention_weights`。最后，我们将注意力权重与节点特征相乘得到最终的输出。如果指定了激活函数，则将其应用于输出。