TypeError: sparse matrix length is ambiguous; use getnnz() or shape[0]
时间: 2023-06-25 07:04:09 浏览: 296
这个错误通常出现在使用稀疏矩阵(sparse matrix)时,因为稀疏矩阵的维度不明确,需要使用`getnnz()`或者`shape[0]`方法来获取矩阵的行数。
例如,假设你有一个稀疏矩阵`sparse_matrix`,你想获取它的行数,可以使用以下代码:
```
num_rows = sparse_matrix.shape[0]
```
或者
```
num_rows = sparse_matrix.getnnz()
```
这样就可以解决这个错误了。
相关问题
adj_matrix=torch.tensor(adj_matrix)报错:TypeError: sparse matrix length is ambiguous; use getnnz() or shape[0]
这个错误提示意味着您的`adj_matrix`是一个稀疏矩阵,而`torch.tensor()`函数无法正确地获取稀疏矩阵的长度。因此,可以使用`torch.sparse_coo_tensor()`函数将稀疏矩阵转换为COO格式的稀疏张量,然后再将其转换为稠密张量,如下所示:
```python
import torch
# 假设adj_matrix是一个稀疏矩阵
adj_matrix = ...
# 将稀疏矩阵转换为COO格式的稀疏张量
adj_tensor = torch.sparse_coo_tensor(
indices=torch.LongTensor([adj_matrix.row, adj_matrix.col]),
values=torch.FloatTensor(adj_matrix.data),
size=adj_matrix.shape
)
# 将稀疏张量转换为稠密张量
adj_matrix_dense = adj_tensor.to_dense()
# 现在可以将adj_matrix_dense用作GCN模型的邻接矩阵了
```
在上述代码中,我们首先使用`torch.sparse_coo_tensor()`函数将稀疏矩阵`adj_matrix`转换为COO格式的稀疏张量`adj_tensor`。然后,使用`to_dense()`函数将稀疏张量转换为稠密张量`adj_matrix_dense`。最终,`adj_matrix_dense`可以作为GCN模型的邻接矩阵。
TypeError: 'matrix' object is not callable
原因是您尝试调用一个名为'matrix'的对象,但该对象不是可调用的。这可能是因为您在代码中使用了一个名为'matrix'的变量,但在某个地方将其赋值为一个不可调用的对象,导致后续对该变量的调用出现错误。请检查您的代码,查找是否存在这样的情况。 如果您在代码中使用了第三方库或模块,并且该模块中存在名为'matrix'的对象,您可能需要查看该模块的文档或源代码以了解如何正确使用该对象。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python 中报错 “TypeError: ‘list‘ object is not callable”的解决方法](https://blog.csdn.net/applebear1123/article/details/120462574)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【Python】TypeError: 'module' object is not callable 原因分析](https://blog.csdn.net/iteye_13633/article/details/82132050)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]