ModuleNotFoundError: No module named 'matp1otlib'

当在命令行中导入Python中的matplotlib包时，如果出现“ModuleNotFoundError: No module named 'matplotlib'”的错误提示，通常是由于matplotlib包没有安装或者安装不完全导致的。可以尝试使用pip install matplotlib命令来安装matplotlib包，如果安装不成功，可以尝试使用pip install --user matplotlib命令来安装。如果还是无法解决问题，可以尝试使用pip install XXX-i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com命令来安装，其中XXX指的是需要安装的包名。另外，也可以使用pip list --outdated命令查看需要更新的包，然后使用pip install --upgrade XXX命令来更新包。

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Traceback (most recent call last): File "/home/yjy/Documents/code/MATP-with-HEAT/it_all_train.py", line 171, in <module> train_loss_ep = train_a_model(train_net, num_ep=ep) File "/home/yjy/Documents/code/MATP-with-HEAT/it_all_train.py", line 37, in train_a_model fut_pred = model_to_tr(data.to(args['device'])) File "/home/yjy/anaconda3/envs/MATP/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/yjy/Documents/code/MATP-with-HEAT/it_heat_g_model.py", line 53, in forward fwd_Hist_Enc = self.RNN_Encoder(data_pyg.x, data_pyg.veh_mask, data_pyg.ped_mask) # Encode File "/home/yjy/Documents/code/MATP-with-HEAT/it_base_model.py", line 39, in RNN_Encoder _, veh_Hist_Enc = self.veh_enc_rnn(self.leaky_relu(self.ip_emb(Hist))) File "/home/yjy/anaconda3/envs/MATP/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/yjy/anaconda3/envs/MATP/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/linear.py", line 94, in forward return F.linear(input, self.weight, self.bias) File "/home/yjy/anaconda3/envs/MATP/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/functional.py", line 1753, in linear return torch._C._nn.linear(input, weight, bias) RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (2320x4 and 128x32)

这个错误是由于你的代码中进行了矩阵乘法操作，但是两个矩阵的维度不匹配。根据错误信息，第一个矩阵的大小是2320x4，而第二个矩阵的大小是128x32。矩阵乘法要求第一个矩阵的列数与第二个矩阵的行数相等。

要解决这个问题，你需要检查你的代码中涉及到矩阵乘法的部分，确保两个矩阵的维度是匹配的。你可以使用`torch.Size`或者`shape`属性来检查矩阵的维度，并且根据需要进行调整。

另外，你还可以使用一些其他的矩阵操作，如`torch.matmul()`或者`torch.mm()`来执行矩阵乘法操作，这些函数会自动进行维度匹配检查。

如果你需要更具体的帮助，请提供相关的代码片段和更多细节信息。

Tried to access nonexistent attribute or method 'crow_indices' of type 'Tensor'.: File "/home/yjy/anaconda3/envs/MATP/lib/python3.7/site-packages/torch_sparse/tensor.py", line 109 def from_torch_sparse_csr_tensor(self, mat: torch.Tensor, has_value: bool = True): rowptr = mat.crow_indices() ~~~~~~~~~~~~~~~~ <--- HERE col = mat.col_indices()

根据提供的错误信息，出现了一个关于Tensor的错误。具体地说，它试图访问一个名为'crow_indices'的属性或方法，但在Tensor类型中并不存在该属性或方法。

这个问题可能是由于以下几种情况导致的：

1. 版本不兼容：请确保你正在使用与torch_sparse库兼容的torch版本。尝试更新torch_sparse库或降级torch版本，看看是否解决了问题。

2. 引入错误：检查你的代码，确保正确导入了torch_sparse库以及所有必需的依赖项。

3. API变更：如果你的代码是基于旧版本的torch_sparse编写的，在新版本中可能已经发生了一些API变更。请查阅torch_sparse的文档或相关更新日志，了解这些变更，并相应地修改你的代码。

如果上述方法都没有解决问题，我建议你将完整的错误信息和相关的代码片段提交给torch_sparse库的开发者或社区，以获取更具体的帮助和支持。