g_data = { ('drug', 'interacts', 'drug'): (ddi_idxs_ndarray[0], ddi_idxs_ndarray[1]), ('drug', 'interacts_reverse', 'drug'): (ddi_idxs_ndarray[1], ddi_idxs_ndarray[0]), ('protein', 'acts_on', 'drug'): (drug_with_protein[1], drug_with_protein[0]), } g = dgl.heterograph(g_data)为一个DGL异质图，请写一个SAGEConv模型，对异质图进行采样和聚合

下面是一个使用SAGEConv模型对异质图进行采样和聚合的示例代码：

import dgl
import torch
import torch.nn as nn
import dgl.function as fn
from dgl.nn.pytorch import SAGEConv

class SAGEModel(nn.Module):
    def __init__(self, in_feats, hidden_feats, out_feats):
        super().__init__()
        self.conv1 = SAGEConv(in_feats, hidden_feats, 'mean')
        self.conv2 = SAGEConv(hidden_feats, out_feats, 'mean')

    def forward(self, g, inputs):
        h = inputs
        h = self.conv1(g, h)
        h = nn.ReLU()(h)
        h = self.conv2(g, h)
        return h

# 假设输入特征的维度为64，中间层维度为128，输出维度为32
in_feats, hidden_feats, out_feats = 64, 128, 32

# 创建异质图
g_data = {('drug', 'interacts', 'drug'): (ddi_idxs_ndarray[0], ddi_idxs_ndarray[1]),
          ('drug', 'interacts_reverse', 'drug'): (ddi_idxs_ndarray[1], ddi_idxs_ndarray[0]),
          ('protein', 'acts_on', 'drug'): (drug_with_protein[1], drug_with_protein[0])}
g = dgl.heterograph(g_data)

# 创建输入特征
inputs = {'drug': torch.randn(g.number_of_nodes('drug'), in_feats),
          'protein': torch.randn(g.number_of_nodes('protein'), in_feats)}

# 创建SAGE模型
model = SAGEModel(in_feats, hidden_feats, out_feats)

# 对异质图进行采样和聚合
h = model(g, inputs)

该示例代码中使用了两层SAGEConv模型，其中第一层的输入特征为64维，输出特征为128维，第二层的输入特征为128维，输出特征为32维。在模型的forward函数中，首先对输入特征进行第一层采样和聚合，然后使用ReLU激活函数进行非线性变换，最后对结果进行第二层采样和聚合。最终得到的特征表示h可以用于下游任务，例如节点分类或链接预测。