上述代码中，我希望把GAT部分修改一下。上述代码并没有体现出计算每个度相同的节点之间的注意力系数，我想通过一个for循环计算度相同节点之间的注意力系数，这该怎么做呢。同时我需要它的输出和MLP的输出维度保持一致

如果您希望在GAT部分中计算每个度相同的节点之间的注意力系数，可以按照以下步骤进行修改：

1. 在`forward`函数中，首先计算每个节点的度数`deg`，并将其保存在一个`deg`列表中：

deg = x.size(-2) - 1
deg = torch.arange(1, deg+1, device=x.device)
deg = deg.repeat(x.size(0), 1)

2. 接下来，使用一个for循环，计算每个度相同的节点之间的注意力系数：

alpha = []
for d in range(1, x.size(-2)):
    mask = (deg == d).unsqueeze(-1).repeat(1, 1, d)
    mask = mask & mask.transpose(-2, -1)
    alpha_d = torch.matmul(x[:, :, :d], x[:, :, :d].transpose(-2, -1))
    alpha_d = alpha_d.masked_fill(~mask, float('-inf'))
    alpha_d = F.softmax(alpha_d, dim=-1)
    alpha.append(alpha_d)
alpha = torch.cat(alpha, dim=-1)

在这个for循环中，我们首先创建一个大小为`(batch_size, num_nodes)`的`deg`张量，其中的元素表示每个节点的度数。然后，对于每个度数`d`，我们创建一个大小为`(batch_size, num_nodes, d)`的掩码张量，其中元素为`True`的位置表示度数为`d`的节点之间的注意力系数。接着，我们计算这些节点之间的点积注意力系数，并在注意力系数张量中填充`float('-inf')`的值以排除不需要的注意力系数。最后，我们使用`softmax`函数对注意力系数进行归一化，并将结果拼接在一起，得到大小为`(batch_size, num_nodes, out_dim)`的注意力系数张量`alpha`。

3. 最后，为了保持注意力系数张量`alpha`的维度与MLP输出的维度一致，我们需要在`forward`函数中添加以下代码：

alpha = F.pad(alpha, [0, 0, 0, 0, 0, mlp_out_dim - alpha.size(-1)])

这行代码会向注意力系数张量的最后一个维度上添加零填充，使其与MLP输出的维度一致。

完整的修改后的代码如下所示：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class GATLayer(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, out_dim, num_heads):
        super().__init__()
        self.in_dim = in_dim
        self.out_dim = out_dim
        self.num_heads = num_heads
        
        self.W = nn.Linear(in_dim, out_dim * num_heads, bias=False)
        self.a = nn.Linear(2 * out_dim, 1, bias=False)
        
    def forward(self, x):
        h = self.W(x)
        h = h.view(-1, x.size(-2), self.num_heads, self.out_dim)
        h = h.transpose(1, 2)
        
        deg = x.size(-2) - 1
        deg = torch.arange(1, deg+1, device=x.device)
        deg = deg.repeat(x.size(0), 1)
        
        alpha = []
        for d in range(1, x.size(-2)):
            mask = (deg == d).unsqueeze(-1).repeat(1, 1, d)
            mask = mask & mask.transpose(-2, -1)
            alpha_d = torch.matmul(x[:, :, :d], x[:, :, :d].transpose(-2, -1))
            alpha_d = alpha_d.masked_fill(~mask, float('-inf'))
            alpha_d = F.softmax(alpha_d, dim=-1)
            alpha.append(alpha_d)
        alpha = torch.cat(alpha, dim=-1)
        
        h = h.unsqueeze(-2)
        alpha = alpha.unsqueeze(-1)
        e = self.a(torch.cat([h, h], dim=-1)).squeeze(-1)
        alpha = alpha.masked_fill(~e.bool(), float('-inf'))
        alpha = F.softmax(alpha, dim=-2)
        alpha = alpha.masked_fill(torch.isnan(alpha), 0)
        h = (alpha * h).sum(dim=-2)
        h = h.reshape(-1, self.num_heads * self.out_dim)
        return h

class GAT(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, out_dim, num_layers, num_heads):
        super().__init__()
        self.layers = nn.ModuleList([
            GATLayer(in_dim, out_dim, num_heads) if i == 0 else GATLayer(num_heads * out_dim, out_dim, num_heads)
            for i in range(num_layers)
        ])
        
    def forward(self, x):
        for layer in self.layers:
            x = layer(x)
        return x

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, hidden_dim, out_dim):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(in_dim, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, out_dim)
        
    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

class GATMLP(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, hidden_dim, out_dim, num_layers, num_heads):
        super().__init__()
        self.gat = GAT(in_dim, hidden_dim, num_layers, num_heads)
        self.mlp = MLP(num_heads * hidden_dim, hidden_dim, out_dim)
        
    def forward(self, x):
        x = self.gat(x)
        x = self.mlp(x)
        return x