SpGAT模型中，怎么生成负样本，然后用于模型训练，负样本是和正样本一起送入网络吗？可以展示有关代码吗？

在SpGAT模型中，负样本是通过随机选择节点来生成的。具体地说，对于每个正样本节点，我们随机选择相同数量的负样本节点。然后，我们将正样本和负样本一起作为输入送入网络进行训练。

下面是一个简单的伪代码示例，展示如何生成负样本和将正样本和负样本一起送入网络进行训练：

# 生成负样本
for i in range(num_nodes):
    # 获取正样本节点的邻居节点
    neighbors = get_neighbors(i)
    for j in range(num_neg_samples):
        # 随机选择一个节点
        neg_node = random.choice(all_nodes)
        # 如果选中的节点是正样本节点或其邻居节点，则重新选择
        while neg_node == i or neg_node in neighbors:
            neg_node = random.choice(all_nodes)
        # 将负样本添加到负样本列表中
        neg_samples[i].append(neg_node)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for i in range(num_nodes):
        # 获取正样本节点的邻居节点
        neighbors = get_neighbors(i)
        # 将正样本和负样本一起作为输入
        inputs = neighbors + neg_samples[i]
        # 将输入送入网络进行训练
        loss = model(inputs)

请注意，这只是一个简单的示例，实际实现可能会有所不同。此外，生成负样本和训练模型的代码通常会与具体的SpGAT实现相关。