def forward(self, inputs): h = inputs edges = "__ALL__" h, edges = self.gat_layers[0](h, edges) h = self.activation(h.flatten(1)) for l in range(1, self.num_layers): h, _= self.gat_layers[l](h, edges, skip=1) h = self.activation(h.flatten(1)) # output projection logits,_ = self.gat_layers[-1](h, edges, skip=1) logits = logits.mean(1) return logits

在这段代码中，`forward`函数是图神经网络模型的前向传播方法。

首先，将`inputs`赋给变量`h`，表示输入特征。

接下来，定义变量`edges`为字符串`"__ALL__"`，这表示所有的边都会参与计算。

然后，通过调用`self.gat_layers[0]`，将输入特征`h`和边信息`edges`传递给第一个GAT层进行计算。这里的GAT层是通过`self.gat_layers`列表中的第一个元素来表示的。该层会得到更新后的节点特征`h`和边信息`edges`。

接着，对更新后的节点特征`h`进行扁平化操作，将其转换为形状为`(batch_size, -1)`的张量。然后，通过激活函数`self.activation`对扁平化后的特征进行处理。

接下来，使用一个循环，从第二层开始遍历所有的GAT层（除了第一层）。
- 对当前层的节点特征`h`和边信息`edges`调用对应的GAT层进行计算，并且设置参数`skip=1`表示需要跳过连接（skip connection）操作。
- 对更新后的节点特征`h`进行扁平化操作，并通过激活函数`self.activation`进行处理。

在完成所有层的遍历后，通过调用最后一层的GAT层`self.gat_layers[-1]`，对更新后的节点特征`h`和边信息`edges`进行计算，并设置参数`skip=1`表示需要跳过连接（skip connection）操作。
- 得到输出的logits和边信息（在这里用下划线 `_` 表示）。
- 对logits沿着第一个维度求平均值，得到形状为`(batch_size, num_classes)`的张量。

最后，返回logits作为模型的输出。