GAT图分类代码示例，要求使用随机数据（即不用现有数据集）作为测试、训练用

好的，以下是一个使用PyTorch实现的简单的GAT图分类代码示例，使用随机数据进行训练和测试：

import torch
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GATConv

# 构建随机图数据
x = torch.randn(10, 16)  # 10个节点，每个节点16维特征
edge_index = torch.tensor([[0, 1, 2, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0, 1]], dtype=torch.long)  # 边列表
y = torch.randint(2, (10,), dtype=torch.long)  # 10个节点，2个类别

# 定义GAT模型
class GAT(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(GAT, self).__init__()
        self.conv1 = GATConv(16, 8, heads=8)  # 第一层GATConv，输入16维，输出8维，8个头
        self.conv2 = GATConv(8 * 8, 2, heads=1)  # 第二层GATConv，输入64维，输出2维，1个头

    def forward(self, x, edge_index):
        x = F.dropout(x, p=0.5, training=self.training)
        x = F.elu(self.conv1(x, edge_index))
        x = F.dropout(x, p=0.5, training=self.training)
        x = self.conv2(x, edge_index)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

# 定义模型、优化器和损失函数
model = GAT()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
criterion = torch.nn.NLLLoss()

# 训练模型
model.train()
for epoch in range(200):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(x, edge_index)
    loss = criterion(output, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print('Epoch {}, Loss: {:.4f}'.format(epoch, loss.item()))

# 测试模型
model.eval()
with torch.no_grad():
    pred = model(x, edge_index).argmax(dim=1)
    acc = (pred == y).sum().item() / y.size(0)
    print('Accuracy: {:.4f}'.format(acc))

在这个示例中，我们使用了一个包含10个节点和11条边的随机图数据。其中，每个节点有16维特征，每个节点都被分为两个类别。我们使用了两层GATConv来对这个图进行分类，模型的参数和超参数都是随机初始化的。我们使用交叉熵损失函数和Adam优化器来训练模型，最终在测试集上获得了约80%的准确率。