File "E:/403/myworld/VGAE/trainTest.py", line 41, in loss_function recon_loss = dgl.losses.binary_cross_entropy(output, adj) # 重构误差 报错：AttributeError: module 'dgl' has no attribute 'losses'

根据错误提示，`dgl`模块中似乎没有名为`losses`的属性，因此无法使用`dgl.losses.binary_cross_entropy`方法。

如果您想使用DGL提供的二元交叉熵损失函数，可以使用`torch.nn.BCEWithLogitsLoss`类，该类已经包含在PyTorch中。

下面是一个使用`torch.nn.BCEWithLogitsLoss`类计算二元交叉熵损失的示例代码：

import torch
import dgl
import numpy as np

with open('graph.bin', 'rb') as f:
    graph_data = np.load(f, allow_pickle=True)

graph = dgl.graph((graph_data['edge_index'][0], graph_data['edge_index'][1]))
adj = (graph_data['adjacency_matrix'] != 0).astype(np.float32)

model = MyModel()
output = model(graph)

criterion = torch.nn.BCEWithLogitsLoss()
recon_loss = criterion(output.view(-1), torch.from_numpy(adj).view(-1))

在上述示例代码中，我们使用`torch.nn.BCEWithLogitsLoss`类计算二元交叉熵损失，并将输出`output`和邻接矩阵`adj`转换为一维向量进行计算。

需要注意的是，如果您的DGL版本较老，可能没有提供`dgl.losses`模块。如果需要使用DGL提供的损失函数，可以尝试升级DGL到最新版本。