图注意力网络（Graph Attention Networks：GATv2）的注意力机制有多强？

图注意力网络（Graph Attention Networks，简称GAT）是一种用于处理图数据的深度学习模型。GATv2是对原始GAT模型的改进版本，通过引入更强大的注意力机制，提升了网络的表达能力和性能。本文将详细介绍GATv2的注意力机制，并提供相应的源代码。

注意力机制是GATv2的核心组成部分，它允许网络在处理图数据时动态地聚焦于不同的节点。与传统的图卷积网络（Graph Convolutional Networks，GCN）使用固定的权重矩阵不同，GATv2通过计算每个节点与其邻居节点之间的相对重要性，为每个节点学习到不同的权重。

GATv2中的注意力机制可以通过以下步骤进行描述：

1. 初始化权重：对于每个节点i，初始化节点i与其邻居节点j之间的权重矩阵W。这些权重矩阵是GATv2中可学习的参数。

2. 计算注意力系数：对于每个节点i，计算它与邻居节点j之间的注意力系数α(i,j)。注意力系数可以通过以下公式计算：

   α(i,j) = softmax(f(a^T [W·h_i || W·h_j]))

   其中，h_i和h_j是节点i和节点j的特征表示向量，W是节点特征的线性变换矩阵，a是可学习的注意力权重向量，||表示向量的拼接操作，f是激活函数，softmax是归一化函数。

   这个公式的含义是，通过将节点i和节点j的特征表示向量进行线性变换，并用注意力权重向量a进行加权，得到节点i与节点j之间的注意力系数。然后，使用softmax函数将这些注意力系数归一化，使它们的和等于1。

3. 聚合邻居节点特征：对于每个节点i，将它的邻居节点j的特征表示向量h_j与对应的注意力系数α(i,j)进行加权求和