我有形状为([35020104, 2])的输入以及形状为([307, 307])的邻接矩阵，我需要把它们一起送入以两层GAT作为VAE的编码器神经网络中计算隐变量，神经网络采用了 nn.Sequential函数，无法对多输入一起处理。在forward模块总是出现forward（） 缺少 1 个必需的位置参数： 'adj'或forward（） 需要 2 个位置参数，但给出了 3 个这种问题这种问题，我应该如何修改呢 pytorch代码 请给我举个例子

你可以使用 PyTorch 的 functional API 来解决这个问题。具体来说，你可以将邻接矩阵作为额外的参数传递给 forward 函数，并在函数内部使用它来计算编码器的输出。

以下是一个示例代码，其中使用 functional API 实现了一个具有两个输入的编码器模型，其中一个输入是形状为 ([35020104, 2]) 的数据，另一个输入是形状为 ([307, 307]) 的邻接矩阵：

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

class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(Encoder, self).__init__()
        
        self.hidden_size = hidden_size
        
        # 定义两个 GAT 层
        self.gat1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.gat2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        
    def forward(self, x, adj):
        # 使用 functional API 计算邻接矩阵的传播
        x = F.relu(self.gat1(x))
        x = F.dropout(x, p=0.5, training=self.training)
        x = self.gat2(x)
        x = F.dropout(x, p=0.5, training=self.training)
        x = torch.matmul(adj, x)
        return x

在这个示例中，我们在 forward 函数中接受两个参数：输入数据 x 和邻接矩阵 adj。我们首先使用两个 GAT 层对输入进行编码，然后在计算第二个 GAT 层的输出时，我们使用了邻接矩阵来计算传播。

请注意，我们在 forward 函数中没有使用 nn.Sequential 函数，而是手动定义了编码器的计算过程，这使我们能够轻松地将多个输入传递给模型。