实现GCN的邻接矩阵中添加注意力机制

好的，请稍等，我将为您提供一个完整的实现示例。以下是一个使用PyTorch实现GCN并在邻接矩阵中添加注意力机制的代码：

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


class GraphAttentionLayer(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features, alpha=0.2):
        super(GraphAttentionLayer, self).__init__()
        self.in_features = in_features
        self.out_features = out_features
        self.alpha = alpha

        self.W = nn.Parameter(torch.zeros(size=(in_features, out_features)))
        nn.init.xavier_uniform_(self.W.data, gain=1.414)

        self.a = nn.Parameter(torch.zeros(size=(2*out_features, 1)))
        nn.init.xavier_uniform_(self.a.data, gain=1.414)

    def forward(self, input, adj):
        h = torch.matmul(input, self.W)
        N = h.size()[0]

        a_input = torch.cat([h.repeat(1, N).view(N*N, -1), h.repeat(N, 1)], dim=1).view(N, -1, 2*self.out_features)
        e = F.leaky_relu(torch.matmul(a_input, self.a), negative_slope=self.alpha).squeeze(2)
        zero_vec = -9e15*torch.ones_like(e)
        attention = torch.where(adj > 0, e, zero_vec)
        attention = F.softmax(attention, dim=1)

        h_prime = torch.matmul(attention.unsqueeze(1), h).squeeze(1)
        return F.elu(h_prime)


class GCN(nn.Module):
    def __init__(self, num_features, hidden_size, num_classes):
        super(GCN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size

        self.gc1 = GraphAttentionLayer(num_features, hidden_size)
        self.gc2 = GraphAttentionLayer(hidden_size, num_classes)

    def forward(self, x, adj):
        x = F.relu(self.gc1(x, adj))
        x = self.gc2(x, adj)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

在这个实现中，我们使用了两个GraphAttentionLayer层。每个GraphAttentionLayer层都有一个权重矩阵W以及一个注意力参数a。在forward方法中，我们首先将输入特征x通过第一个GraphAttentionLayer层，然后再通过第二个GraphAttentionLayer层。最后，我们使用log_softmax函数对输出进行softmax操作。

这是一个简单的GCN模型，并且注意力机制被添加到邻接矩阵中。请注意，上述代码中的hidden_size是一个超参数，需要根据你的具体问题进行调整。

希望这个示例能够满足您的需求！如果您还有任何问题，请随时提问。