用pytorch实现带残差结构的图神经网络，且接受批量训练

好的，以下是使用PyTorch实现带残差结构的图神经网络并支持批量训练的示例代码：

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

class ResGCN(torch.nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(ResGCN, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(in_channels, out_channels)
        self.bn1 = BatchNorm(out_channels)
        self.conv2 = GCNConv(out_channels, out_channels)
        self.bn2 = BatchNorm(out_channels)
        self.shortcut = GCNConv(in_channels, out_channels)
        self.bn_shortcut = BatchNorm(out_channels)

    def forward(self, x, edge_index, batch):
        # 残差结构
        identity = x
        out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x, edge_index)))
        out = self.bn2(self.conv2(out, edge_index))
        shortcut = self.bn_shortcut(self.shortcut(identity, edge_index))
        out += shortcut
        out = F.relu(out)
        return out

class ResGCNNet(torch.nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, hidden_channels, out_channels):
        super(ResGCNNet, self).__init__()
        self.conv1 = ResGCN(in_channels, hidden_channels)
        self.conv2 = ResGCN(hidden_channels, out_channels)

    def forward(self, x, edge_index, batch):
        # 批量训练
        x = self.conv1(x, edge_index, batch)
        x = self.conv2(x, edge_index, batch)
        return x

上述代码中，我们定义了两个类，分别是ResGCN和ResGCNNet。ResGCN类与前一个示例相同，用于定义带残差结构的图神经网络。在这里，我们加入了BatchNorm层，用于提高模型的训练效果和泛化能力。

ResGCNNet类是整个图神经网络，它由两个ResGCN层组成。在前向传播过程中，我们首先将输入张量x通过第一个ResGCN层进行卷积操作，并使用ReLU激活函数进行激活。然后，我们再将卷积结果通过第二个ResGCN层进行卷积操作。最后，我们返回卷积结果。

与前一个示例不同的是，我们增加了一个batch参数，用于支持批量训练。这是因为在实际应用中，我们通常需要同时处理多个图数据，并对它们进行批量训练。

带残差结构的图神经网络可以有效地缓解梯度消失和梯度爆炸等问题，提高模型的训练效果和泛化能力。同时，支持批量训练可以有效地提高模型的训练效率和可扩展性。