已知一维空间内有2个节点（s1=0.0004，s2=0.0087）,每个节点包含3个特征值（u,b,midu)，即特征值矩阵[[160.69, 84.43],[0.001519,0.002885],[0.1412,0.6850]]。 请应用tensorflow 2.X写一段代码，使用图卷积网络GCN预测节点的特征值，即输入2个s作为节点、代表这2个节点连接的邻接矩阵[[0,1],[1,0]]，和2个节点的特征值矩阵，训练模型预测这2个节点的u，b，midu。其中，loss设置为：预测的特征值u，b，midu对s的导数的和：loss=dif_u+dif_b+dif_midu。

好的，我已经理解了你的问题。下面是一个使用tensorflow 2.X实现的GCN模型，用于预测节点特征值的代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# 定义GCN层
class GraphConvolution(layers.Layer):
    def __init__(self, output_dim):
        super(GraphConvolution, self).__init__()
        self.output_dim = output_dim

    def build(self, input_shape):
        self.weight = self.add_weight(shape=(input_shape[-1], self.output_dim), initializer="glorot_uniform", trainable=True)
    
    def call(self, inputs, adjacency_matrix):
        x = tf.matmul(adjacency_matrix, inputs)
        x = tf.matmul(x, self.weight)
        return x

# 构建GCN模型
def build_gcn_model():
    # 定义输入层
    inputs = keras.Input(shape=(2, 3))
    adjacency_matrix = keras.Input(shape=(2, 2))

    # 定义两个GraphConvolution层
    x = GraphConvolution(16)(inputs)
    x = tf.nn.relu(x)
    x = GraphConvolution(8)(x)
    x = tf.nn.relu(x)

    # 定义输出层
    outputs = layers.Dense(3)(x)

    # 构建模型
    model = keras.Model(inputs=[inputs, adjacency_matrix], outputs=outputs)

    return model

# 计算loss
def calculate_loss(y_true, y_pred, s1, s2):
    # 计算导数
    dif_u = tf.math.abs((y_pred[0][0] - y_pred[1][0]) / (s1 - s2))
    dif_b = tf.math.abs((y_pred[0][1] - y_pred[1][1]) / (s1 - s2))
    dif_midu = tf.math.abs((y_pred[0][2] - y_pred[1][2]) / (s1 - s2))

    # 计算loss
    loss = dif_u + dif_b + dif_midu

    return loss

# 构建模型
model = build_gcn_model()

# 定义优化器和损失函数
optimizer = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
loss_fn = calculate_loss

# 训练模型
inputs = (tf.constant([[[160.69, 84.43, 0.1412], [0.001519, 0.002885, 0.6850]]]), tf.constant([[0, 1], [1, 0]]))
outputs = tf.constant([[160.69, 84.43, 0.1412], [0.001519, 0.002885, 0.6850]])
s1 = tf.constant(0.0004)
s2 = tf.constant(0.0087)

for i in range(100):
    with tf.GradientTape() as tape:
        predictions = model(inputs)
        loss = loss_fn(outputs, predictions, s1, s2)

    gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_weights)
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_weights))

    print("Step {}: Loss = {}".format(i + 1, loss.numpy()))

# 预测节点特征值
predictions = model(inputs)
print("Predictions: {}".format(predictions))

在这个代码中，我们首先定义了一个GraphConvolution层，用于实现GCN的计算。然后，我们构建了一个包含两个GraphConvolution层的GCN模型。在计算loss时，我们根据题目要求，计算了预测特征值对s的导数，然后将这些导数相加，得到了最终的loss。在训练模型时，我们使用了Adam优化器和计算好的loss函数。最后，我们使用训练好的模型对节点特征值进行了预测。