in count_softmax nfeatures = x.size()[m.dim] TypeError: tuple indices must be integers or slices, not NoneType
时间: 2023-10-29 21:56:38 浏览: 40
这个错误是由于在 `count_softmax` 函数中,使用了一个空的维度索引 `m.dim`,导致出现了 `TypeError: tuple indices must be integers or slices, not NoneType` 错误。请确保 `m.dim` 的值不为空,并且是一个整数或切片类型的索引。你可以检查一下代码中是否有缺少或错误的维度索引。如果需要进一步帮助,请提供相关代码片段。
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这段代码有什么错误def forward(self,x): num_nodes = x.size(1) # sub_graph size batch_size = x.size(0) W = torch.cat([self.W] * batch_size, dim=0) representation = torch.matmul(x, W) r_sum = torch.sum(representation, dim=-1, keepdim=False) b = torch.zeros([batch_size, num_nodes]) b = Variable(b) one = torch.ones_like(r_sum) zero = torch.zeros_like(r_sum) label = torch.clone(r_sum) label = torch.where(label == 0, one, zero) b.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) num_iterations = 3 for i in range(num_iterations): c = torch.nn.functional.softmax(b, dim=-1) weight_coeff = c.unsqueeze(dim=1) representation_global = torch.matmul(weight_coeff, representation) representation_global_all = torch.cat([representation_global] * num_nodes, dim=1) representation_similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(representation, representation_global_all, dim=-1) representation_similarity.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) b = representation_similarity return representation_global.squeeze(dim=1)
这段代码中存在一个错误。在for循环中,代码更新了变量b,但是在更新后没有再次进行softmax操作,导致后续的计算结果不正确。因此,需要在for循环中,在更新b后再次进行softmax操作,如下所示:
```
for i in range(num_iterations):
c = torch.nn.functional.softmax(b, dim=-1)
weight_coeff = c.unsqueeze(dim=1)
representation_global = torch.matmul(weight_coeff, representation)
representation_global_all = torch.cat([representation_global] * num_nodes, dim=1)
representation_similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(representation, representation_global_all, dim=-1)
representation_similarity.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf'))
b = torch.nn.functional.softmax(representation_similarity, dim=-1) # 进行softmax操作
```
这样修改后,该段代码的功能应该能够正常运行。
x = nn.Softmax(x,dim=1) TypeError: __init__() got multiple values for argument 'dim'
这个错误是因为 `nn.Softmax` 是一个类,而不是一个函数,需要先实例化一个类对象才能使用。正确的用法是先创建一个 `nn.Softmax` 对象,然后将输入张量传递给这个对象的 `forward()` 方法并指定 `dim` 参数。以下是示例代码:
```python
import torch.nn as nn
import torch
# 定义一个张量
x = torch.randn(3, 4)
# 创建softmax对象
softmax = nn.Softmax(dim=1)
# 对张量进行softmax操作
y = softmax(x)
print(y)
```
在上面的代码中,我们首先创建了一个3x4的张量x,然后创建了一个 `nn.Softmax` 对象并指定 `dim=1`。最后,我们将张量x传递给 `softmax` 对象的 `forward()` 方法,得到了经过softmax操作的张量y。
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