class Positional_GAT(torch.nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, n_heads, location_embedding_dim, filters_1, filters_2, dropout): super(Positional_GAT, self).__init__() self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.n_heads = n_heads self.filters_1 = filters_1 self.filters_2 = filters_2 self.dropout = dropout self.location_embedding_dim = location_embedding_dim self.setup_layers() def setup_layers(self): self.GAT_1 = GATConv(in_channels=self.in_channels,out_channels=self.filters_1, heads=self.n_heads, dropout=0.1) self.GAT_2 = GATConv(in_channels=self.filters_1 * self.n_heads + self.location_embedding_dim, out_channels=self.out_channels, heads=self.n_heads, dropout=0.1, concat=False) def forward(self, edge_indices, features, location_embedding): features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_1(features, edge_indices) features = torch.nn.functional.relu(features) features = torch.nn.functional.dropout(features, p=self.dropout, training=self.training) features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_2(features, edge_indices) return features

这段代码实现了一个名为Positional_GAT的模型，它基于GAT（Graph Attention Network）模型，并添加了位置嵌入（location embedding）来考虑节点在图中的位置信息。具体来说，该模型包含一个GATConv层（表示第一层GAT），它将输入的特征向量（features）和边的索引（edge_indices）作为输入，并输出一个新的特征向量。第二层GATConv层将第一层的输出、位置嵌入和边的索引作为输入，并输出最终的特征向量。在模型的前向传播过程中，将输入的特征向量和位置嵌入在最开始的时候拼接在一起，然后经过第一层GATConv层进行处理，接着经过ReLU激活函数和dropout层。最后再次将特征向量和位置嵌入拼接在一起，经过第二层GATConv层得到输出结果。整个模型可以用于图分类、节点分类等任务。

相关问题

super(Positional_GAT, self).__init__()

这段代码是定义了一个名为 Positional_GAT 的类，该类继承自父类（super）中的某些属性和方法。在 Python 中，使用 super() 函数可以调用父类中的方法，从而在子类中实现对父类方法的扩展和覆盖。在这里，super(Positional_GAT, self).__init__() 表示调用 Positional_GAT 类的父类的构造函数来初始化 Positional_GAT 类的对象。其中，self 参数表示当前对象实例本身，而第一个参数 Positional_GAT 是当前类本身。

_init__() missing 1 required positional argument: 'out_channels'

这个错误通常是由于在创建一个类实例时，没有传入必需的参数导致的。在这个例子中，看起来你创建了一个类实例，但是你没有传入一个名为 "out_channels" 的参数，这个参数在该类的构造函数中是必需的。你需要检查你的代码并确保在创建该类实例时传入了正确的参数。如果你需要更多的帮助，请提供更多的上下文或代码片段。