数据集有100行1034列，第一列是特征标签，标签为诚实用户0和非诚实用户1。后面的1034列为用电负荷，每列是一个节点，每个节点有一个特征即用电负荷。其中每一行用电负荷所构造邻接矩阵为1034行1034列，特征矩阵1034行1列。邻接矩阵可以利用KNN来构造节点之间的连接关系，让KNN中的邻居数量为8，除了相邻节点外，每个节点都在前一周的同一天连接到该节点。请帮我写出基于pytorch reometri的代码

抱歉，作为语言模型，我无法提供基于pytorch reometri的代码。但是，我可以给您一些建议：

1. 首先，您需要将电量数据集加载到pandas DataFrame中。可以使用pandas的read_csv函数来读取并转换为DataFrame。

2. 接下来，您需要对特征矩阵进行预处理。您可以使用scikit-learn的标准化函数来标准化特征。

3. 接着，您需要根据邻接矩阵构建图形。Pytorch Geometric （pytorch geometric是基于pytorch的几何深度学习库）可以帮助您进行此操作。您可以使用knns算法构建邻接矩阵，然后使用Data类将节点的特征和邻接矩阵转换为PyTorch Geometric数据对象。

4. 最后，您可以使用PyTorch定义您的模型和训练过程。

下面是给出的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.data import Data
from torch_geometric.nn import MessagePassing
from torch_geometric.utils import knn_graph

# 加载数据集
data = pd.read_csv('your_data.csv')

# 选取特征和标签列
features = data.iloc[:,1:]
labels = data.iloc[:,0]

# 标准化特征矩阵
scaler = StandardScaler()
features = scaler.fit_transform(features)

# 构建邻接矩阵
edge_index = knn_graph(torch.tensor(features), k=8)

# 将特征和邻接矩阵转换为PyTorch Geometric数据对象
x = torch.tensor(features, dtype=torch.float)
y = torch.tensor(labels.values, dtype=torch.float)
data = Data(x=x, edge_index=edge_index, y=y)

# 定义GCN模型
class GCN(MessagePassing):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(GCN, self).__init__(aggr='add')
        self.lin = torch.nn.Linear(in_channels, out_channels)

    def forward(self, x, edge_index):
        edge_weight = torch.ones((edge_index.size(1),), dtype=x.dtype).to(x.device)
        x = self.lin(x)
        return self.propagate(edge_index, x=x, edge_weight=edge_weight)

    def message(self, x_j, edge_weight):
        return edge_weight.view(-1, 1) * x_j

# 定义模型训练过程
def train(model, data, train_mask):
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
    criterion = F.binary_cross_entropy_with_logits

    model.train()
    optimizer.zero_grad()
    out = model(data.x, data.edge_index)
    loss = criterion(out[train_mask], data.y[train_mask])
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 示例训练代码
gcn = GCN(in_channels=1, out_channels=16)
train_mask = torch.arange(100) < 80
for epoch in range(100):
    train(gcn, data, train_mask)