在使用PyTorch Geometric库中的GATConv类时，传入的节点特征向量是几维的，如果传入的特征向量[batch_size,n,c]，那在计算时，是每个mimi-batch都构造一个图结构吗，还是整个batch构造一个图结构

在使用PyTorch Geometric库中的GATConv类时，传入的节点特征向量是2维的，即`[N, C]`。如果传入的特征向量是`[batch_size, N, C]`，则需要使用`torch_geometric.utils.batch.batch`函数将其转换为`[B * N, C]`的形式，其中`B`是mini-batch的大小。在计算时，每个mini-batch都会构造一个图结构进行计算。

具体来说，`torch_geometric.utils.batch.batch`函数会将mini-batch中每个数据对象的节点特征向量拼接在一起，并为每个数据对象的节点编号加上一个偏移量，以区分不同的数据对象。例如，对于一个mini-batch大小为`B`、每个数据对象有`N`个节点、每个节点特征向量的维度为`C`的数据集，可以按照如下方式构造`[B * N, C]`的节点特征向量：

from torch_geometric.utils import batch

# 构造节点特征向量和邻接矩阵
x = torch.randn(batch_size, N, C)
edge_index = torch.tensor([...], dtype=torch.long)

# 将mini-batch中的数据拼接在一起
x = x.view(-1, C)
edge_index, _ = batch(edge_index, batch_size, node_attrs=None, edge_attrs=None)

# 创建数据对象
data = Data(x=x, edge_index=edge_index)

在这个例子中，`batch_size`表示mini-batch大小，`N`表示每个数据对象的节点数，`C`表示每个节点特征向量的维度，`edge_index`表示邻接矩阵。在计算时，可以将`data`作为输入传入GATConv类的forward方法中，PyTorch Geometric库会自动根据`edge_index`构造不同的图结构进行计算。