Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/GraphNet.py", line 62, in <module> test(model, g, features, labels, test_mask) File "E:/403/myworld/GraphNet.py", line 47, in test acc = F.accuracy(logits[test_mask], labels[test_mask]) AttributeError: module 'torch.nn.functional' has no attribute 'accuracy'

这个错误提示是因为 PyTorch 的 `torch.nn.functional` 模块中没有 `accuracy` 方法。如果你想使用 accuracy 方法，你需要先导入 `torchmetrics` 库：

from torchmetrics import accuracy

acc = accuracy(logits[test_mask], labels[test_mask])

这样可以解决你遇到的问题。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/GraphNet.py", line 4, in <module> from torch_geometric.nn import SAGEConv ModuleNotFoundError: No module named 'torch_geometric'

这错误提示是因为没有安装 `torch_geometric` 模块。可以使用以下命令安装：

pip install torch-geometric

如果你使用的是conda环境，可以使用以下命令安装：

conda install pytorch-geometric -c rusty1s -c conda-forge

安装完成后，再次运行代码即可。

Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/GraphNet.py", line 22, in <module> g.ndata['label'] = torch.from_numpy([labels]) TypeError: expected np.ndarray (got list)

这个错误是因为你传递给`torch.from_numpy()`函数的参数是一个列表，而不是一个NumPy数组。你需要先将列表转换为NumPy数组，然后再将其传递给该函数。

例如，假设你的标签列表是`labels_list`，你可以使用以下代码将其转换为NumPy数组：

import numpy as np

labels_array = np.array(labels_list)

然后你可以将`labels_array`传递给`torch.from_numpy()`函数：

g.ndata['label'] = torch.from_numpy(labels_array)

这样就不会出现上述错误了。