假设图注意力网络的节点数为100，需要构造图注意力网络的邻接矩阵，要求节点3单向连接节点1，节点4单向连接节点2，以此类推，那么该邻接矩阵的代码应该如何写

假设我们使用 Python 语言，可以使用 Numpy 库来构造邻接矩阵。假设节点数为 100，我们可以先创建一个 100x100 的全零矩阵，然后根据节点之间的连接关系，将矩阵中对应位置的值设置为 1，表示这两个节点之间存在连接关系。具体实现如下：

import numpy as np

# 创建一个 100x100 的全零矩阵
adj_matrix = np.zeros((100, 100))

# 节点3单向连接节点1，节点4单向连接节点2，以此类推
for i in range(1, 98, 2):
    adj_matrix[i, i+1] = 1
    adj_matrix[i+1, i] = 1

在上面的代码中，我们使用 `np.zeros` 函数创建了一个 100x100 的全零矩阵。然后，我们使用 for 循环遍历所有的奇数节点，将这些节点与其后面的偶数节点之间的位置设置为 1。由于是无向图，因此我们需要在邻接矩阵中同时设置这两个位置的值。最终得到的邻接矩阵中，每个节点只会连接其相邻的两个节点，即节点1和节点2之间没有连接关系。