Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/VGAE/trainMy.py", line 43, in <module> recon, z = model(g.ndata["node_features"]) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch_geometric\nn\models\autoencoder.py", line 76, in forward return self.encoder(*args, **kwargs) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:/403/myworld/VGAE/trainMy.py", line 17, in forward x = torch.relu(self.fc1(x)) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch\nn\modules\linear.py", line 114, in forward return F.linear(input, self.weight, self.bias) RuntimeError: mat1 and mat2 must have the same dtype
时间: 2023-09-03 21:11:41 浏览: 178
linux 下 pip3 报错“ File “/usr/bin/pip3”, line 9, in from pip import mainImportError: canno”处理
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这是一个代码错误,可能是由于输入数据类型不匹配导致的。建议检查代码中的数据类型和维度是否正确,并确保输入数据类型与模型期望的数据类型相匹配。你可以尝试将数据类型转换为模型期望的类型,例如使用`torch.Tensor.float()`将数据类型转换为浮点型。如果问题仍然存在,可以提供更多的代码信息或错误提示来帮助我们更好地理解问题。
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