帮我解决以下错误Traceback (most recent call last): File "train.py", line 41, in <module> loss = model.loss_fn(true_y, pred_y, input_mask) File "/home/22wd/pretrained_bert_models/REL/model.py", line 104, in loss_fn calc_loss(pred_obj_head, true_obj_head, mask) + \ File "/home/22wd/pretrained_bert_models/REL/model.py", line 88, in calc_loss weight = torch.where(true > 0, torch.tensor(CLS_WEIGHT_COEF[1]), torch.tensor(CLS_WEIGHT_COEF[0]) ) # 对0降权 RuntimeError: Expected condition, x and y to be on the same device, but condition is on cuda:0 and x and y are on cpu and cpu respectively

这个错误是由于你的条件张量 "true > 0" 在 GPU 上，而其他张量 "torch.tensor(CLS_WEIGHT_COEF[1])" 和 "torch.tensor(CLS_WEIGHT_COEF[0])" 在 CPU 上。为了解决这个问题，你需要将条件张量移动到 CPU 上，可以使用 "true.cpu()" 来移动它。你可以修改你的代码如下：

weight = torch.where(true.cpu() > 0, torch.tensor(CLS_WEIGHT_COEF[1]), torch.tensor(CLS_WEIGHT_COEF[0]))

这样就可以解决这个错误了。

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帮我解决以下错误Traceback (most recent call last): File "train.py", line 42, in <module> loss = model.loss_fn(true_y, pred_y, input_mask) File "/home/22wd/pretrained_bert_models/REL/model.py", line 94, in loss_fn calc_loss(pred_obj_head, true_obj_head, mask) + \ File "/home/22wd/pretrained_bert_models/REL/model.py", line 82, in calc_loss weight = torch.where(true > 0, torch.tensor(CLS_WEIGHT_COEF[1]), torch.tensor(CLS_WEIGHT_COEF[0])) RuntimeError: Expected condition, x and y to be on the same device, but condition is on cuda:0 and x and y are on cpu and cpu respectively

这个错误是因为你的条件参数在 GPU 上，而其它参数在 CPU 上。你需要将条件参数也移到 GPU 上，可以使用 `to()` 方法将其转移到 GPU 上，例如：

condition = condition.to(device)

其中，`device` 是你的模型所在的设备，可以是 `"cuda:0"` 或者 `"cpu"`。

Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/VGAE/trainTest.py", line 116, in <module> train(model, optimizer, dataBase, device) File "E:/403/myworld/VGAE/trainTest.py", line 57, in train loss = loss_function(output, labels, mu, logvar, adj) File "E:/403/myworld/VGAE/trainTest.py", line 41, in loss_function recon_loss = criterion(output.view(-1), torch.from_numpy(adj).view(-1))# 重构误差 TypeError: expected np.ndarray (got csr_array)

根据错误提示，`criterion`期望接收一个NumPy数组作为输入，但是您传递给它的是一个`csr_matrix`类型的稀疏矩阵对象`adj`。因此，您需要将`csr_matrix`类型的稀疏矩阵对象转换为NumPy数组。

可以使用`toarray()`方法将稀疏矩阵转换为稠密矩阵，然后使用`.view(-1)`方法将二维矩阵转换为一维向量：

import torch
import dgl
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix

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 = csr_matrix((graph_data['adjacency_matrix'] != 0).astype(np.float32)) # 转换为csr_matrix类型

model = MyModel()
output = model(graph)

criterion = torch.nn.BCEWithLogitsLoss()
recon_loss = criterion(output.view(-1), torch.from_numpy(adj.toarray()).view(-1)) # 转换为NumPy数组

在上述示例代码中，我们使用`csr_matrix`类型将邻接矩阵转换为稀疏矩阵。然后，我们使用`toarray()`方法将稀疏矩阵转换为稠密矩阵，最后使用`.view(-1)`方法将二维矩阵转换为一维向量。最终，我们将转换后的NumPy数组传递给损失函数`criterion`进行计算。