indices = drug_graph.nonzero() AttributeError: 'SparseMatrix' object has no attribute 'nonzero'

时间: 2023-09-20 14:05:05 浏览: 90

torch_sparse-0.6.18-cp39-cp39-macosx_11_0_x86_64whl.zip

《PyTorch扩展库torch_sparse详解与安装指南》在深度学习领域，PyTorch作为一个强大的框架，提供了灵活且高效的神经网络构建工具。然而，为了处理大规模图数据和图神经网络（GNNs），我们常常需要一些扩展库，如torch_sparse。torch_sparse是PyTorch的一个补充库，专门用于处理稀疏张量操作，为图神经网络的实现提供便利。本文将详细介绍torch_sparse库，并给出其在特定环境下的安装方法。一、torch_sparse概述 torch_sparse库是PyTorch生态系统中的一员，它扩展了PyTorch的张量操作，增加了对稀疏张量的支持。在机器学习，尤其是图神经网络中，稀疏张量是处理大规模图数据的关键。由于实际的图结构往往具有大量的空缺连接，使用稀疏张量可以极大地节省内存和计算资源，提高模型训练效率。二、torch_sparse的主要功能 1. **稀疏张量操作**：torch_sparse提供了如加法、乘法、转置、切片等一系列基本的稀疏张量运算。 2. **矩阵乘法**：支持稀疏-稠密、稠密-稀疏以及稀疏-稀疏的矩阵乘法，这对于构建图卷积网络至关重要。 3. **转换操作**：可以将稀疏张量转换为稠密张量，或者反之，方便与其他PyTorch模块集成。 4. **索引与切片**：允许用户根据索引选取稀疏张量的部分元素，进行数据处理。 5. **其他操作**：如计算特征归一化、求导等，辅助构建复杂的GNN模型。三、torch_sparse的安装安装torch_sparse时，需要确保PyTorch的版本与之匹配。在本例中，指定的版本为`torch-2.0.1+cpu`。你需要通过官方命令安装这个特定版本的PyTorch： ```bash pip install torch==2.0.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 接下来，安装torch_sparse，这里我们使用的是`torch_sparse-0.6.18-cp39-cp39-macosx_11_0_x86_64.whl`文件。在命令行中输入以下命令： ```bash pip install torch_sparse-0.6.18-cp39-cp39-macosx_11_0_x86_64.whl ``` 请注意，这里的`cp39`表示Python 3.9版本，`macosx_11_0_x86_64`表示适用于MacOS 11.0系统及x86_64架构。如果你的环境不同，请对应替换为你的Python版本和操作系统信息。四、使用说明安装完成后，你可以通过`import torch_sparse`来导入库。然后，你可以创建稀疏张量，进行各种操作，例如： ```python import torch_sparse # 创建一个稀疏张量 indices = torch.LongTensor([[0, 1], [1, 2]]) values = torch.Tensor([1, 2]) sparse_tensor = torch_sparse.SparseTensor(indices=indices, values=values, size=(3, 3)) # 进行矩阵乘法 dense_tensor = torch.randn(3, 3) result = sparse_tensor @ dense_tensor ``` 以上就是torch_sparse库的基本介绍和安装步骤。在实际应用中，它可以帮助你更高效地处理图数据，实现复杂的图神经网络模型。不过，需要注意的是，尽管torch_sparse提供了许多便利，但在使用过程中仍需谨慎，合理地选择数据结构和操作，以避免内存和计算资源的浪费。

这个错误是因为 `SparseMatrix` 对象没有 `nonzero` 属性。如果你想要获取稀疏矩阵中非零元素的位置，可以使用 `nonzero()` 方法，而不是属性。例如： ``` row_indices, col_indices = drug_graph.nonzero() ``` 这将返回稀疏矩阵中所有非零元素的行索引和列索引，分别存储在 `row_indices` 和 `col_indices` 中。

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indices = drug_graph.nonzero() AttributeError: 'SparseMatrix' object has no attribute 'nonzero'

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attributeerror: 'sparsematrix' object has no attribute 'tolist'

periodicity=indices.Periodicity.monthly, calibration_year_initial=1981, AttributeError: module 'climate_indices.indices' has no attribute 'Periodicity'

AttributeError: 'DecisionTreeClassifier' object has no attribute 'bootstrap_indices_'

AttributeError: 'Namespace' object has no attribute 'channel_indices'

adj_matrix=torch.tensor(adj_matrix)报错：TypeError: sparse matrix length is ambiguous; use getnnz() or shape[0]

AttributeError: 'OPTICS' object has no attribute 'core_sample_indices_'

AttributeError: module 'torch.sparse' has no attribute 'transpose'

indices = list(itertools.combinations(range(features.shape[0]), 2))报错AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'

上述代码报错：AttributeError: 'list' object has no attribute 'size'

test = raw_preds.sort[:15] TypeError: 'builtin_function_or_method' object is not subscriptable

p.sampler_name = sd_samplers.samplers[preview_sampler_index].name TypeError: list indices must be integers or slices, not str这个报错怎么解决

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