我是说，上述GCN的卷积层到30个的代码示例

以下是一个简单的使用 PyTorch 实现 GCN 的示例代码，其中包括将 GCN 卷积层增加到 30 层的代码：

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

class GCN(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, num_layers=30):
        super(GCN, self).__init__()
        self.num_layers = num_layers
        self.layers = nn.ModuleList()
        self.layers.append(nn.Linear(input_dim, hidden_dim))
        for i in range(num_layers - 2):
            self.layers.append(nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim))
        self.layers.append(nn.Linear(hidden_dim, output_dim))
    
    def forward(self, x, adj):
        for i in range(self.num_layers - 1):
            x = F.relu(torch.spmm(adj, self.layers[i](x)))
        x = torch.spmm(adj, self.layers[-1](x))
        return x

在该代码示例中，我们首先定义了一个 GCN 类，该类包含了多个 GCN 卷积层，并将卷积层数量设置为 30 层。在构造函数中，我们使用循环语句动态添加了多个 GCN 卷积层。在前向传播函数中，我们使用循环语句依次进行多次卷积操作，最后输出模型的预测结果。需要注意的是，由于 GCN 卷积层的特殊性质，我们使用了稀疏矩阵乘法函数 `torch.spmm()` 来加速计算。