请你仿造slot_attention代码，构造两层GAT对形状为（1358，7，12，307，2）的交通数据集计算隐变量。其中307是传感器节点数，第2列是度特征，对度特征相同节点计算注意力系数，可能用到for循环。最好能告诉我每一行代码在做什么。在forward阶段希望不要出现nn.Sequential不能处理多输入特征的情况并避免避免内存过大、邻接矩阵分配过大、killed等情况，是pytorch版本。请自己构造，不要调别人的包

好的，我会尽力回答你的问题。首先需要说明的是，我们需要先安装PyTorch这个库，它提供了深度学习的相关操作。

其次，我们需要对输入的数据进行处理，将其转换为PyTorch中的张量。具体实现如下：

import torch

# 读入数据，假设数据已经被处理成tensor形式，存储在x, edge_index和deg中
x = torch.randn(1358, 7, 12, 307, 2)
edge_index = ...  # 由于缺少数据无法给出具体实现
deg = ...  # 由于缺少数据无法给出具体实现

接着，我们需要定义两层GAT。具体实现如下：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class GATLayer(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(GATLayer, self).__init__()
        self.in_channels = in_channels
        self.out_channels = out_channels

        # 定义权重参数
        self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(out_channels, in_channels))

    def forward(self, x, edge_index, deg):
        # 计算注意力系数
        alpha = torch.zeros(edge_index.shape[1], dtype=torch.float32)
        for i in range(x.shape[0]):
            for j in range(x.shape[3]):
                indices = (edge_index[0] == i) & (edge_index[3] == j)
                edge_feats = x[edge_index[1, indices], :, :, j, 0]
                edge_feats = edge_feats.view(-1, self.in_channels)
                alpha[indices] = torch.sum(edge_feats * self.weight, dim=-1)

        # 归一化注意力系数
        alpha = F.softmax(alpha, dim=0)
        alpha = alpha / deg[edge_index[0]]

        # 计算隐变量
        h = torch.zeros(x.shape[0], self.out_channels, x.shape[3], dtype=torch.float32)
        for i in range(x.shape[0]):
            for j in range(x.shape[3]):
                indices = (edge_index[0] == i) & (edge_index[3] == j)
                edge_feats = x[edge_index[1, indices], :, :, j, 1]
                edge_feats = edge_feats.view(-1, self.in_channels)
                h[i, :, j] = torch.sum(alpha[indices].unsqueeze(-1) * edge_feats, dim=0)

        return h

class GATNet(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, hidden_channels, out_channels):
        super(GATNet, self).__init__()
        self.conv1 = GATLayer(in_channels, hidden_channels)
        self.conv2 = GATLayer(hidden_channels, out_channels)

    def forward(self, x, edge_index, deg):
        # 第一层GAT
        x = self.conv1(x, edge_index, deg)
        x = F.relu(x)

        # 第二层GAT
        x = self.conv2(x, edge_index, deg)
        x = F.relu(x)

        return x

在上面的代码中，我们定义了一个GATLayer类和一个GATNet类。GATLayer类表示一个GAT层，其中包含权重参数和计算注意力系数和隐变量的操作。在构造函数中，我们首先定义了权重参数，然后在forward函数中计算了注意力系数和隐变量，并将其返回。

GATNet类表示一个两层的GAT网络，其中每一层都使用了GATLayer类。在构造函数中，我们先定义了两个GATLayer对象，分别表示两层GAT。在forward函数中，我们首先对第一层GAT进行计算，然后将输出的张量进行ReLU激活操作，并输入到第二层GAT中进行计算。由于我们需要对度特征相同的节点计算注意力系数，因此需要用到for循环来进行处理。

最后，在训练过程中，我们可以直接将张量输入到GATNet中进行计算。具体实现如下：

# 定义模型
model = GATNet(in_channels=2, hidden_channels=16, out_channels=32)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    # 前向传播
    out = model(x, edge_index, deg)

    # 计算损失
    loss = criterion(out, target)

    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 打印训练信息
    if (epoch + 1) % 10 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

在训练过程中，我们直接将数据传入GATNet中，然后计算损失并进行反向传播和优化。需要注意的是，在实际使用中，我们需要将数据分批次输入到模型中，以避免内存过大等问题。