以下代码print('Style Loss : {:4f} Content Loss: {:4f}'.format(style_score.data[0], content_score.data[0]))报错IndexError: invalid index of a 0-dim tensor. Use tensor.item() in Python or tensor.item<T>() in C++ to convert a 0-dim tensor to a number

这个错误是因为PyTorch 1.0版本之后，tensor.data返回的不再是一个标量，而是一个只有一个元素的tensor。所以你需要使用`item()`来得到这个标量值。

你可以将代码改成这样：

print('Style Loss : {:4f} Content Loss: {:4f}'.format(style_score.item(), content_score.item()))

这应该就可以解决你遇到的问题了。

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def get_input_param_optimizer(input_img): # this line to show that input is a parameter that requires a gradient input_param = nn.Parameter(input_img.data) optimizer = optim.LBFGS([input_param]) return input_param, optimizer def run_style_transfer(cnn, content_img, style_img, input_img, num_steps=300, style_weight=1000, content_weight=1): """Run the style transfer.""" print('Building the style transfer model..') model, style_losses, content_losses = get_style_model_and_losses(cnn, style_img, content_img, style_weight, content_weight) input_param, optimizer = get_input_param_optimizer(input_img) print('Optimizing..') run = [0] while run[0] <= num_steps: def closure(): # correct the values of updated input image input_param.data.clamp_(0, 1) optimizer.zero_grad() model(input_param) style_score = 0 content_score = 0 for sl in style_losses: style_score += sl.backward() for cl in content_losses: content_score += cl.backward() run[0] += 1 if run[0] % 50 == 0: print("run {}:".format(run)) print('Style Loss : {:4f} Content Loss: {:4f}'.format( style_score.data[0], content_score.data[0])) print() return style_score + content_score optimizer.step(closure) # a last correction... input_param.data.clamp_(0, 1) return input_param.data

这是一个用于运行风格迁移的 Python 代码。它使用 PyTorch 框架来实现。具体来说，它定义了一个函数 `run_style_transfer`，该函数接受一些参数：`cnn`，`content_img`，`style_img`，`input_img`，`num_steps`，`style_weight` 和 `content_weight`。其中，`cnn` 是卷积神经网络，`content_img` 是内容图像，`style_img` 是风格图像，`input_img` 是输入图像（即风格迁移生成的图像），`num_steps` 是进行优化的迭代次数，`style_weight` 和 `content_weight` 是用于计算损失的权重参数。

在 `run_style_transfer` 函数中，首先调用了 `get_style_model_and_losses` 函数来获取风格迁移模型，并拆分出样式损失和内容损失。然后，调用 `get_input_param_optimizer` 函数来获取输入图像参数和优化器。接下来，使用 LBFGS 优化器来最小化样式损失和内容损失的加权和，以生成最终的输出图像。

在 `closure` 函数中，对输入图像进行修正，并计算样式损失和内容损失。最后，将两者相加，返回优化器的损失值。在每 50 个迭代步骤之后，输出当前的样式损失和内容损失。

最后，将生成的图像进行最后一次修正，将其像素值限制在 0 到 1 之间，并返回最终的输出图像。

model = HetGraphSAGE(nfeat1=drug_feat_dim, nfeat2=protein_feat_dim, nhid=hidden_size, out_dim=drug_node, gamma=gamma) criterion = nn.MSELoss() # MSE损失函数 optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.0001) # 优化器 drug_graph = (torch.ones_like(drug_graph.to_dense())).to_sparse() data = (drug_feat.float(), protein_feat.float(), drug_graph.float(), drug_protein_graph.float()) for epoch in range(epochs): model.train() # 模型在train模式 optimizer.zero_grad() # zero_grad 清除上一次的一些梯度 output = model(data) # forward loss = criterion(output[train_mask].float(), drug_graph_label[train_mask].float()) # 只计算Train节点的损失 # 测试模型准确率 #accuracy = (torch.abs(output[test_mask].float() - drug_graph_label[test_mask].float()) < eps).sum() / (drug_graph_label[test_mask].shape[0]) #print("Epoch [{}/{}], train loss: {:.4f}, test accuracy: {:.4f}".format(epoch + 1, epochs, loss.item(), accuracy)) r2 = r2_score(drug_graph_label[test_mask].squeeze().detach().numpy(), output[test_mask].squeeze().detach().numpy()) print("Epoch [{}/{}], train loss: {:.4f}, test R2_score: {:.4f}".format( epoch + 1, epochs, loss.item(), r2)) loss.backward() optimizer.step() 怎么改成用optuna调参

可以使用 Optuna 来调参。首先，您需要确定哪些超参数需要调整，例如学习率、权重衰减、隐藏层维度等。然后，您可以使用 Optuna 创建一个函数，用于训练模型并返回验证集的 R2 得分。最后，您可以使用 Optuna 运行该函数并获得最佳超参数组合。

下面是一些示例代码：

import optuna

def objective(trial):
    # 定义超参数搜索范围
    lr = trial.suggest_float('lr', 1e-5, 1e-2, log=True)
    weight_decay = trial.suggest_float('weight_decay', 1e-6, 1e-3, log=True)
    hidden_size = trial.suggest_int('hidden_size', 16, 256, log=True)

    # 定义模型和优化器
    model = HetGraphSAGE(nfeat1=drug_feat_dim, nfeat2=protein_feat_dim, nhid=hidden_size, out_dim=drug_node, gamma=gamma)
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr, weight_decay=weight_decay)

    # 训练模型
    for epoch in range(epochs):
        model.train()
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output[train_mask].float(), drug_graph_label[train_mask].float())
        r2 = r2_score(drug_graph_label[test_mask].squeeze().detach().numpy(), output[test_mask].squeeze().detach().numpy())
        loss.backward()
        optimizer.step()

    return r2

# 使用 Optuna 运行超参数搜索
study = optuna.create_study(direction='maximize')
study.optimize(objective, n_trials=100)

# 打印最佳超参数组合
print('Best trial: score={}, params={}'.format(study.best_trial.value, study.best_trial.params))

在此示例中，我们使用 Optuna 运行了 100 次试验，并搜索了学习率、权重衰减和隐藏层维度这三个超参数。每次试验，我们都训练模型并返回验证集的 R2 得分。最后，我们打印出最佳超参数组合的得分和参数。注意，在此示例中，我们使用了默认的随机搜索算法，您也可以尝试其他的算法，例如 TPE 算法。