Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/VGAE/trainTest.py", line 103, in <module> train(model, optimizer, train_loader, device) File "E:/403/myworld/VGAE/trainTest.py", line 52, in train for batch, data in enumerate(train_loader): File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 633, in __next__ data = self._next_data() File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 676, in _next_data index = self._next_index() # may raise StopIteration File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 623, in _next_index return next(self._sampler_iter) # may raise StopIteration File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch\utils\data\sampler.py", line 254, in __iter__ for idx in self.sampler: TypeError: 'MultiLayerFullNeighborSampler' object is not iterable

这个错误通常出现在 PyTorch 中使用自定义的采样器时，采样器没有实现 __iter__ 方法或者 __iter__ 方法返回了不可迭代的对象。根据错误信息，这里使用的采样器是 MultiLayerFullNeighborSampler，该采样器没有实现 __iter__ 方法。

解决方法是在 MultiLayerFullNeighborSampler 类中实现 __iter__ 方法，使其返回一个可迭代的对象，或者使用其他已经实现了 __iter__ 方法的采样器。具体实现方法可以参考 PyTorch 中自带的采样器的实现方式。

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Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/VGAE/trainTest.py", line 127, in <module> train(model, optimizer, dataBase, device) File "E:/403/myworld/VGAE/trainTest.py", line 55, in train for index,adj,features,labels in train_loader: File "E:/403/myworld/VGAE/trainTest.py", line 105, in __next__ graph,label = self.graphs[self.current],self.labels["labels"][self.current] TypeError: tuple indices must be integers or slices, not str

这个错误提示表示你尝试使用一个字符串作为元组的索引，而元组的索引只能是整数或切片。具体来说，可能是在你的代码中使用了一个字符串作为索引，而实际上需要使用整数或切片。

根据你提供的代码，可能是在train_loader中的__next__方法中，尝试使用了一个字符串作为索引，如下所示：

graph,label = self.graphs[self.current], self.labels["labels"][self.current]

这里的self.labels["labels"]是一个字符串，需要将其替换为整数或切片，具体根据你的数据格式来决定。如果你的标签是一个整数或列表，可以尝试将其替换为以下代码：

graph, label = self.graphs[self.current], self.labels[self.current]

如果你的标签是一个字典，需要根据字典的结构来进行索引。例如，如果你的标签字典的结构如下：

labels = {"node_labels": [1, 2, 3, 4, 5], "edge_labels": [1, 2, 3, 4]}

则可以使用以下代码进行索引：

graph, node_label = self.graphs[self.current], self.labels["node_labels"][self.current]

希望这能帮助你解决问题。

Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/VGAE/trainTest.py", line 116, in <module> train(model, optimizer, dataBase, device) File "E:/403/myworld/VGAE/trainTest.py", line 57, in train loss = loss_function(output, labels, mu, logvar, adj) File "E:/403/myworld/VGAE/trainTest.py", line 41, in loss_function recon_loss = criterion(output.view(-1), torch.from_numpy(adj).view(-1))# 重构误差 TypeError: expected np.ndarray (got csr_array)

根据错误提示，`criterion`期望接收一个NumPy数组作为输入，但是您传递给它的是一个`csr_matrix`类型的稀疏矩阵对象`adj`。因此，您需要将`csr_matrix`类型的稀疏矩阵对象转换为NumPy数组。

可以使用`toarray()`方法将稀疏矩阵转换为稠密矩阵，然后使用`.view(-1)`方法将二维矩阵转换为一维向量：

import torch
import dgl
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix

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 = csr_matrix((graph_data['adjacency_matrix'] != 0).astype(np.float32)) # 转换为csr_matrix类型

model = MyModel()
output = model(graph)

criterion = torch.nn.BCEWithLogitsLoss()
recon_loss = criterion(output.view(-1), torch.from_numpy(adj.toarray()).view(-1)) # 转换为NumPy数组

在上述示例代码中，我们使用`csr_matrix`类型将邻接矩阵转换为稀疏矩阵。然后，我们使用`toarray()`方法将稀疏矩阵转换为稠密矩阵，最后使用`.view(-1)`方法将二维矩阵转换为一维向量。最终，我们将转换后的NumPy数组传递给损失函数`criterion`进行计算。