nn.moduleList RGAT

`nn.ModuleList` 是 PyTorch 中的一个容器，用于存储 `nn.Module` 的列表。`nn.ModuleList 可以像普通的 Python 列表一样进行索引、迭代和添加模块。

RGAT（Relational Graph Attention Network）是一种图注意力网络模型，用于处理图结构数据。在 `nn.ModuleList` 中，可以使用 `append` 或者直接赋值的方式添加 RGAT 模块，例如：

import torch
import torch.nn as nn

class RGAT(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_heads):
        super(RGAT, self).__init__()
        self.layers = nn.ModuleList()
        
        # 添加 RGAT 模块
        self.layers.append(RGATLayer(input_dim, hidden_dim, num_heads))
        self.layers.append(RGATLayer(hidden_dim, hidden_dim, num_heads))
        
    def forward(self, x, adj_matrix):
        for layer in self.layers:
            x = layer(x, adj_matrix)
        return x
        
class RGATLayer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_heads):
        super(RGATLayer, self).__init__()
        # 定义 RGATLayer 的参数和操作
        
    def forward(self, x, adj_matrix):
        # RGATLayer 的前向计算逻辑

在上面的例子中，`RGAT` 类包含了多个 `RGATLayer` 模块，并使用 `nn.ModuleList` 来存储这些模块。在模型的前向传播过程中，可以通过遍历 `self.layers` 来依次调用每个 `RGATLayer` 模块的前向计算方法。