(Graph(num_nodes=1767, num_edges=34085, ndata_schemes={'_ID': Scheme(shape=(), dtype=torch.int64), 'feat': Scheme(shape=(50,), dtype=torch.float32), 'label': Scheme(shape=(121,), dtype=torch.float32)} edata_schemes={'_ID': Scheme(shape=(), dtype=torch.int64)}), tensor([[-0.0855, -0.0884, -0.1128, ..., -0.1399, -0.1494, -0.1481], [-0.0855, -0.0884, -0.1128, ..., -0.1399, -0.1494, -0.1481], [-0.0855, -0.0884, -0.1128, ..., -0.1399, -0.1494, -0.1481], ..., [-0.0855, -0.0884, -0.1128, ..., -0.1399, -0.1494, -0.1481], [-0.0855, -0.0884, -0.1128, ..., -0.1399, -0.1494, -0.1481], [-0.0855, -0.0884, -0.1128, ..., -0.1399, -0.1494, -0.1481]]), tensor([[1., 0., 0., ..., 1., 1., 0.], [1., 0., 0., ..., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., ..., 0., 0., 0.], ..., [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [1., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]))解释一下这个输出

这个输出包含了三个部分：(Graph, node_features, node_labels)。

第一个部分是一个 Graph 对象，表示一个包含 1767 个节点和 34085 条边的图。其中 ndata_schemes 表示节点数据的属性，包括 '_ID'、'feat' 和 'label' 三个属性，其分别表示节点的 ID、节点的特征和节点的标签。edata_schemes 表示边数据的属性，这里只包含一个 '_ID' 属性，表示边的 ID。

第二个部分是一个形状为 (1767, 50) 的 Tensor，表示每个节点的特征向量。其中第 i 行表示第 i 个节点的特征向量。

第三个部分是一个形状为 (1767, 121) 的 Tensor，表示每个节点的标签。其中第 i 行表示第 i 个节点的标签向量。节点标签是一个 121 维的向量，每一维表示对应的关系类型是否存在，存在则为 1，否则为 0。

这个输出通常是用于图神经网络中输入数据的格式，其中 Graph 对象表示图的结构，node_features 表示每个节点的特征，node_labels 表示每个节点的标签。