【几何深度学习（Geometric Deep Learning】Graph Attention Network（GAT）完整实现

PyTorch 版的 Graph Attention Network（GAT）完整实现，涵盖：

1. 数据准备 – 用 torch_geometric 的 Planetoid 数据集做示例；
2. 模型结构 – 两层 GAT，其中每层包含多头注意力。
3. 正则化与优化技巧 – Dropout、残差连接、学习率调度、梯度裁剪等。
4. 训练循环 – 记录精度、损失，并可视化学习曲线。

⚠️ 为了直接跑通，请先安装必要依赖：

pip install torch==2.1.0 torchvision torchaudio torch-geometric

（如果你使用的是 CUDA 环境，记得 pip install torch-geometric 时带上对应的 cuda 版本，例如 torch-geometric[all]）。

---

1️⃣ 数据准备

我们使用 Cora 图数据集，它是最常用的小型图分类基准。torch_geometric.dat