AssertionError: top_pool_forward miss in module _ext

时间: 2024-06-09 22:04:22 浏览: 486
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解决pytorch报错:AssertionError: Invalid device id的问题

这个错误通常与PyTorch的版本不兼容有关。请确保您正在使用与您的PyTorch版本兼容的torch-geometric版本。您可以在https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/notes/installation.html#installation-via-pip找到兼容版本的列表。如果您使用的是最新版本的PyTorch，请尝试使用最新版本的torch-geometric。如果问题仍然存在，请尝试重新安装PyTorch和torch-geometric，并确保它们都是最新版本。
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缓存已分配的块class MemoryManager: def __init__(self, allocator): self.allocator = allocator def allocate(self, process, request_size): memory_view = self.allocator.memory_view() block_start = None block_size = 0 i = 0 while i < len(memory_view): if memory_view[i] is None: if block_start is None: block_start = i block_size += 1 if block_size == request_size: self.allocator.allocate_memory(block_start, request_size, process) return else: block_start = None block_size = 0 i += 1 raise AssertionError('allocation failed')

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for i, block in enumerate(memory_view): if block is None: if block_start is None: block_start = i block_size += 1 if block_size == request_size: self.allocator.allocate_memory(block_start, ...

for shap_value, feature, x in zip(shap_values[0, :], feature_names, X.iloc[0, :]): shap.force_plot(explainer.expected_value, [shap_value], x, feature_names=feature)这行代码报错AssertionError: The shap_values arg looks multi output, try shap_values[i].怎么解决

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