写一个图神经网络模型，对节点按照不同层的不同区域进行注意力聚合，首先使用GCN聚合区域内的节点特征，在对同一阶的不同区域使用注意力聚合，最后使用注意力聚合不同阶的特征

好的，以下是一个图神经网络模型的示例，实现了对节点按照不同层的不同区域进行注意力聚合的功能：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConv

class MultiLevelAttentionGCN(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, num_layers, num_regions):
        super(MultiLevelAttentionGCN, self).__init__()
        self.num_layers = num_layers
        self.num_regions = num_regions
        
        # GCN layers
        self.gcn_layers = nn.ModuleList()
        for i in range(num_layers):
            self.gcn_layers.append(GCNConv(in_channels, out_channels))
        
        # Attention layers
        self.attention_layers = nn.ModuleList()
        for i in range(num_layers):
            self.attention_layers.append(nn.ModuleList([
                nn.Linear(out_channels, out_channels),
                nn.Linear(out_channels, out_channels),
                nn.Linear(out_channels, 1)
            ]))
        
        # Attention weights
        self.attention_weights = nn.Parameter(torch.Tensor(num_layers, num_regions, out_channels))
        nn.init.xavier_uniform_(self.attention_weights)
        
    def forward(self, x, edge_index):
        h_list = []
        
        # GCN layers
        for i in range(self.num_layers):
            h = self.gcn_layers[i](x, edge_index)
            h = F.relu(h)
            h_list.append(h)
        
        # Attention layers
        for i in range(self.num_layers):
            h = h_list[i]
            region_attentions = []
            for j in range(self.num_regions):
                region_mask = (x[:, 0] == j).unsqueeze(1)
                region_h = h * region_mask
                region_h = F.relu(region_h)
                region_att = self.attention_layers[i][2](torch.tanh(
                    self.attention_layers[i][0](region_h) +
                    self.attention_layers[i][1](self.attention_weights[i][j])
                ))
                region_attentions.append(region_att)
            region_attentions = torch.cat(region_attentions, dim=1)
            region_attentions = F.softmax(region_attentions, dim=1)
            h = torch.sum(h * region_attentions, dim=1)
            h_list[i] = h
        
        # Final attention
        final_attentions = []
        for i in range(self.num_layers):
            final_att = self.attention_weights[i][0] * h_list[i]
            for j in range(1, self.num_regions):
                final_att += self.attention_weights[i][j] * h_list[i][:, j * out_channels:(j+1) * out_channels]
            final_attentions.append(final_att)
        final_attentions = torch.cat(final_attentions, dim=1)
        final_attentions = F.softmax(final_attentions, dim=1)
        h = torch.sum(torch.cat(h_list, dim=1) * final_attentions, dim=1)
        
        return h

该模型接受节点特征张量 `x` 和边索引张量 `edge_index`，并输出特征向量 `h`。模型包含多个 GCN 层，每个 GCN 层将输入节点特征和边索引作为输入，并输出新的节点特征。之后，模型将每个 GCN 层得到的特征张量按照不同区域进行划分，并对每个区域内的节点特征进行注意力聚合，得到新的节点特征。最后，模型将不同阶的特征按照注意力权重进行聚合，得到最终的特征向量 `h`。

其中，GCN 层使用 PyTorch Geometric 中的 GCNConv 实现，注意力层包含三个全连接层，用于计算注意力权重，注意力聚合使用 softmax 实现，注意力权重通过学习得到。模型的具体实现可以根据实际需求进行修改。