ValueError: Expected 'edge_index' to be of integer type (got 'torch.float32')
时间: 2023-08-08 16:13:22 浏览: 193
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 a torch.device with a specified index or an integer, but got:[0, 1]
这个错误通常是因为你传递了一个包含多个设备索引的列表,但是 PyTorch 中的函数只能接受一个设备索引或一个 `torch.device` 对象。
如果你想在多个设备上运行你的模型,你可以使用 PyTorch 提供的 `DataParallel` 模块。示例如下:
```python
import torch.nn as nn
model = nn.DataParallel(model, device_ids=[0, 1])
```
在这个示例中,`model` 是你要运行的模型,`device_ids` 是一个设备索引列表,指示将模型复制到哪些设备上运行。
请注意,使用 `DataParallel` 模块时,你需要确保你的模型的输入和输出与 `DataParallel` 的要求相符。具体而言,输入和输出需要是张量,并且需要在最外层添加一个维度,以便在多个设备上进行切分和合并。你可以使用 `torch.unsqueeze()` 和 `torch.squeeze()` 函数来添加和删除这个额外的维度。
ValueError: num_samples should be a positive integer value, but got num_samples=0是什么错
根据引用内容,"ValueError: num_samples should be a positive integer value, but got num_samples=0"是一个错误提示,意味着在代码中使用了一个不合法的参数值。具体来说,这个错误是由于num_samples参数的值为0导致的。根据错误提示,num_samples应该是一个正整数值,但实际上它被赋值为了0。
这个错误通常发生在使用DataLoader加载数据时,num_samples参数用于指定要加载的样本数量。如果num_samples的值为0,就会导致这个错误。解决这个问题的方法是将num_samples的值修改为一个大于0的正整数。
以下是一个示例代码,演示了如何使用DataLoader加载数据并避免这个错误:
```python
from torch.utils.data import DataLoader
# 假设有一个名为dataset的数据集对象
dataset = ...
# 设置要加载的样本数量
num_samples = len(dataset)
# 创建DataLoader对象,并指定batch_size和其他参数
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, num_workers=4, shuffle=True, num_samples=num_samples)
# 使用dataloader加载数据并进行后续操作
for batch in dataloader:
# 进行数据处理和模型训练等操作
...
```
请注意,上述示例中的num_samples参数被设置为数据集的样本数量,确保它是一个大于0的正整数值。这样就可以避免"ValueError: num_samples should be a positive integer value, but got num_samples=0"这个错误。