ValueError: Expected 'edge_index' to be of integer type (got 'torch.float32')

这个错误通常意味着您的 PyTorch 张量中包含了错误的数据类型。在大多数情况下，Graph Neural Network 中的边索引应该是整数类型，因为它们代表节点之间的连接。

您可以通过将边索引张量转换为整数类型来解决此错误。例如，如果您的边索引张量是 `edge_index`，则可以使用以下代码将其转换为整数类型：

edge_index = edge_index.to(torch.int64)

如果您在处理其他类型的张量时遇到类似的错误，也可以使用类似的方法将其转换为正确的数据类型。

相关问题

ValueError: Expected tensor to be a tensor image of size (..., C, H, W). Got tensor.size() = torch.Size([6, 25])

这个错误通常是由于输入的张量形状不正确引起的。根据错误信息，你输入的张量的形状是`torch.Size([6, 25])`，但是它应该是一个图像，形状应该是`(C, H, W)`，其中`C`是通道数，`H`和`W`是高度和宽度。

你需要检查你的代码，并确保你的输入张量是一个图像，或者将其转换为正确的形状。你可以使用PyTorch的`permute`函数来交换张量的维度，例如：`tensor.permute(2, 0, 1)` 可以将形状为`(H, W, C)`的张量转换为形状为`(C, H, W)`的张量。

ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got array with shape (0, 1)报错

这个错误通常出现在使用Keras训练模型时，输入数据的维度不正确。它提示你输入的数据应该具有4维，但是你提供的数据只有2维(0行，1列)。

你需要检查你输入的数据的维度是否正确，通常情况下，神经网络的输入数据应该是一个四维的张量，格式为(batch_size, sequence_length, input_dimension)。你需要确保输入数据的维度符合这个格式，然后再尝试运行你的代码。