self.conv1(x, edge_index, batch)

`self.conv1(x, edge_index, batch)` 是在 PyTorch Geometric 中使用的 Graph Convolutional Network (GCN) 层的调用方式。

GCN 层接受三个参数：

- `x`：节点的特征张量，形状为 `(num_nodes, in_channels)`，其中 `num_nodes` 是图中节点的数量，`in_channels` 是每个节点的特征向量的大小。
- `edge_index`：形状为 `(2, num_edges)` 的边索引张量，其中 `num_edges` 是图中边的数量。`edge_index` 的第一行包含了所有边的源节点索引，第二行包含了所有边的目标节点索引。
- `batch`：形状为 `(num_nodes,)` 的张量，表示每个节点所属的图的索引。在 mini-batch 训练中，多个图可以被打包成一个大图，每个节点都有一个对应的 `batch` 索引来指示它所属的子图。

在 PyTorch Geometric 中，可以使用 `GCNConv` 类来创建 GCN 层。例如，下面的代码创建了一个具有 16 个输出特征的 GCN 层：

from torch_geometric.nn import GCNConv

conv1 = GCNConv(in_channels, 16)

然后，可以使用 `conv1` 对象对输入张量 `x` 进行 GCN 层的操作：

x = conv1(x, edge_index)

注意，这里没有传递 `batch` 参数，因为在这个例子中只有一个图，每个节点都属于同一个图。如果输入包含多个图，则需要传递 `batch` 参数以指示每个节点所属的子图。

希望这些解释对您有所帮助。如果您有任何问题，请随时告诉我。