异构图中的注意力机制网络：节点级别和语义级别的注意力（Python实现）

异构图中的注意力机制网络：节点级别和语义级别的注意力（Python实现）

在图神经网络（Graph Neural Networks）中，注意力机制（Attention Mechanism）是一种强大的工具，用于处理图数据中的异构关系。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现异构图中的注意力机制网络，包括节点级别的注意力和语义级别的注意力。

首先，我们需要导入必要的库和模块：

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

接下来，我们定义异构图注意力机制网络的节点级别注意力模型。节点级别的注意力机制用于根据节点之间的关系对节点进行加权聚合。以下是节点级别注意力模型的实现代码：

class <