module 'dgl.function' has no attribute 'copy_src'

根据提供的引用内容，可以得知`dgl.function.copy_src`是DGL 0.5版本中的一个函数，而在DGL 0.8.2post1版本中已经不存在了。因此，如果你在DGL 0.8.2post1版本中使用`dgl.function.copy_src`函数，就会出现"module 'dgl.function' has no attribute 'copy_src'"的错误提示。

如果你需要在DGL 0.8.2post1版本中实现`dgl.function.copy_src`函数的功能，可以使用`dgl.function.copy_u`函数来代替。`dgl.function.copy_u`函数的功能与`dgl.function.copy_src`函数类似，都是将源节点的特征复制到目标节点上。

以下是使用`dgl.function.copy_u`函数实现`dgl.function.copy_src`函数的示例代码：

import dgl.function as fn
import dgl

g = dgl.graph(([0, 1, 2], [1, 2, 3]))
u_feat = {'h': [1, 2, 3]}
g.srcdata.update(u_feat)

def copy_src(edge):
    return {'h': edge.src['h']}

g.apply_edges(copy_src)
print(g.dstdata['h'])

相关问题

AttributeError: module 'dgl.function' has no attribute 'copy_src'

这个错误通常是由于使用了错误的版本或者不兼容的依赖库导致的。首先，确保你安装了正确版本的DGL库。如果你已经安装了正确的版本，那么可能是因为其他依赖库版本不兼容导致的。你可以尝试更新所有依赖库到最新版本，或者查看DGL的文档以了解是否有特定的依赖版本要求。如果问题仍然存在，你可以尝试在DGL的GitHub页面上提出一个issue，寻求开发者的帮助。

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。