为了获取spGAT两层网络后的特征向量，spGAT的forword怎么写

spGAT的forward主要分为以下几个步骤：

1. 对输入的节点特征矩阵进行线性变换，得到节点的特征向量。
2. 根据节点之间的关系，计算节点之间的注意力得分。
3. 根据注意力得分对节点的特征向量进行加权求和，得到节点的上下文特征向量。
4. 将节点的上下文特征向量输入到下一层网络中进行处理。

具体实现可以参考以下的伪代码：

def forward(self, X, adj):
    # X: 节点特征矩阵，shape为(N, F)，其中N为节点数量，F为特征维度
    # adj: 节点之间的邻接矩阵，shape为(N, N)，其中N为节点数量

    # 线性变换，得到节点的特征向量
    h = self.W(X)

    # 计算节点之间的注意力得分
    attn = self.attn(h, adj)

    # 计算注意力权重，得到节点的上下文特征向量
    context = self.softmax(attn) @ h

    # 将节点的上下文特征向量输入到下一层网络中进行处理
    output = self.activation(self.W2(context))

    return output

其中，self.W是节点特征矩阵的线性变换，self.attn是注意力得分的计算，self.softmax是注意力权重的计算，self.W2是上下文特征向量的线性变换，self.activation是激活函数。