用pythong定义gcn层

可以使用以下代码定义GCN层：

import tensorflow as tf

class GCNLayer(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, output_dim):
        super(GCNLayer, self).__init__()
        self.output_dim = output_dim
    
    def build(self, input_shape):
        self.kernel = self.add_weight(shape=(input_shape[-1], self.output_dim), initializer='glorot_uniform', trainable=True)
        
    def call(self, inputs):
        adj_matrix, features = inputs
        support = tf.matmul(features, self.kernel)
        output = tf.matmul(adj_matrix, support)
        output = tf.nn.relu(output) # activation function
        return output

该代码定义了一个GCN层，输入包括邻接矩阵和特征矩阵，输出为GCN层的结果。注意，这里使用了TensorFlow 2中的Keras API定义层。