请你以研究交通流量预测的硕士身份，你想构造两层GAT对形状为（16992，307，12，2）的数据集计算隐变量，利用槽注意力机制计算度相同的注意力系数，其中307是交通传感器节点个数，2是特征维度，包括速度特征和根据邻接矩阵划分的度特征。你能否提供一个这样想法实现的思路或者这种想法实现的pytorch代码。多次尝试中，我发现问题总是出现在内存爆炸、killed、forward中多一个参数位置或者邻接矩阵分配过大等，这些问题如何避免呢，用代码怎么解决？请自己构建，不要调用别人的代码，请体现按度特征相同计算那一部分

好的，作为一名研究交通流量预测的硕士，我很乐意为你解答这个问题。

首先，根据你的描述，数据集的形状为（16992，307，12，2），其中16992是时间步长，307是交通传感器节点个数，12是最近12个时间步长的数据，2是特征维度。我们可以将其看作是一个三维张量，即（时间步长，节点数，特征维度）。

然后，我们可以使用两层GAT来计算隐变量，其中每一层GAT的输出作为下一层GAT的输入。在每一层GAT中，我们可以使用槽注意力机制来计算度相同的注意力系数。具体来说，我们可以先根据邻接矩阵计算每个节点的度，并将节点按照度的大小分组，在每一组内计算注意力系数。这样做可以减少计算量和内存消耗。

下面是一份使用PyTorch实现的代码，其中包括了上述思路的实现和解决内存消耗问题的方法：

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

class GAT(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, out_dim, num_heads):
        super(GAT, self).__init__()
        
        self.num_heads = num_heads
        self.attentions = nn.ModuleList([nn.Linear(in_dim, out_dim) for _ in range(num_heads)])
        self.out_att = nn.Linear(in_dim*num_heads, out_dim)

    def forward(self, x, adj):
        x = x.unsqueeze(1)
        x = torch.cat([att(x) for att in self.attentions], dim=1)
        alpha = F.softmax(torch.matmul(x, x.transpose(2, 3)) / self.num_heads, dim=-1)
        alpha = torch.where(adj.unsqueeze(-1).bool(), alpha, torch.zeros_like(alpha))
        alpha = alpha / alpha.sum(dim=-2, keepdim=True)
        out = torch.matmul(alpha, x).squeeze(1)
        out = F.elu(self.out_att(out))
        return out

class GATNet(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, hidden_dim, out_dim, num_heads):
        super(GATNet, self).__init__()
        
        self.gat1 = GAT(in_dim, hidden_dim, num_heads)
        self.gat2 = GAT(hidden_dim, out_dim, num_heads)

    def forward(self, x, adj):
        x = self.gat1(x, adj)
        x = self.gat2(x, adj)
        return x

# 构造数据集
x = torch.randn(16992, 307, 12, 2)
adj = torch.randn(307, 307)

# 计算每个节点的度
deg = adj.sum(dim=-1)

# 按度分组，计算注意力系数
grouped_deg = deg.floor().int()
grouped_idx = torch.argsort(grouped_deg)
grouped_x = x[:, grouped_idx, :, :]
grouped_deg = grouped_deg[grouped_idx]
grouped_adj = adj[grouped_idx][:, grouped_idx]
grouped_alpha = F.softmax(torch.matmul(grouped_x, grouped_x.transpose(2, 3)) / grouped_deg.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1), dim=-1)
grouped_alpha = torch.where(grouped_adj.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1).bool(), grouped_alpha, torch.zeros_like(grouped_alpha))
grouped_alpha = grouped_alpha / grouped_alpha.sum(dim=-2, keepdim=True)

# 计算隐变量
num_heads = 8
in_dim = 2
hidden_dim = 64
out_dim = 128
gat_net = GATNet(in_dim*num_heads, hidden_dim*num_heads, out_dim, num_heads)
x = x.view(x.size(0), -1, in_dim)
x = torch.matmul(grouped_alpha, x)
x = x.view(x.size(0), -1)
x = gat_net(x, grouped_adj)

print(x.shape)

在这份代码中，我们首先计算了每个节点的度，并按度分组。然后，我们计算了每一组内的注意力系数，最后将计算得到的注意力系数应用于GAT网络中计算隐变量。这样做可以避免内存消耗过大的问题。

希望这份代码可以帮到你，如果还有什么问题可以随时问我！