用Pytorch写SDNE代码，要求使用ARXIV GR-QC数据集。

好的，我会尽力回答你的问题。

SDNE (Structural Deep Network Embedding) 是一种用于将网络结构映射到低维空间的方法。这种方法通常用于网络可视化、网络社区发现、网络分类等任务。

使用 Pytorch 实现 SDNE 的步骤如下：

1. 准备数据。首先，你需要准备好你要使用的网络数据集。在本例中，你需要使用 ARXIV GR-QC 数据集。这个数据集包含了一个论文的引用网络，其中点表示论文，边表示论文之间的引用关系。你需要将这个网络的邻接矩阵存储到一个矩阵中，并将这个矩阵转换为 Pytorch 的 Tensor。

2. 定义模型。接下来，你需要定义一个 Pytorch 模型来实现 SDNE。这个模型应该包含两个部分：一个编码器和一个解码器。编码器将原始网络数据映射到低维空间，解码器则将低维空间中的数据还原成原始网络。你需要使用 Pytorch 的 nn.Module 类来定义这个模型。

3. 定义损失函数和优化器。接下来，你需要定义损失函数和优化器来训练