第4节作业中，如果这样写的话，也可以跑通，但精度总在68%左右，而且forward方法中没有再使用graph，是比较奇怪的
我感觉preprocessing里面是不是有些问题？
看起来是有点小问题，你可以再仔细调试一下看看
我稍微修改了一下，但是graph好像在forward当中还是没有使用
原论文中有一句这样的话：
A key observation is that matrix products A_1X,...,A_rX in equation (4) do not depend on the learnable model parameters and can be easily precomputed.
看对应的公式：
$[X,A_1X,…,A_rX]$理论上就在preprocess当中算出来了（即 self.all_x），然后在 train 中经过两层MLP，最后softmax输出，train中是不是不需要 graph 传入的？
如果我们在model外面手动调用了preprocess的话，在forward的时候就不需要graph的信息了。如果外面没有调用的话，我们也需要在forward的时候判断一下是否需要进行preprocess。