报错DGLError: dgl.to_networkx only supports homogeneous graphs

时间: 2024-02-11 16:06:09 浏览: 204
如果您在使用`dgl.to_networkx`将DGL图转换为NetworkX图对象时遇到`DGLError: dgl.to_networkx only supports homogeneous graphs`的错误，可能是因为您尝试将异质图转换为NetworkX图对象。 `dgl.to_networkx`函数目前仅支持将同质图转换为NetworkX图对象。如果您尝试将异质图转换为NetworkX图对象，则会出现上述错误。 如果您要可视化异质图，可以考虑使用DGLPlot或其他可视化工具，如Gephi或Cytoscape。这些工具支持可视化异质图，并提供更高级的可视化功能。 如果您需要将异质图转换为同质图进行可视化，可以使用DGL库中的`dgl.metapath_reachable_graph`函数将异质图转换为同质图。以下是一个简单的例子： ```python import dgl # 加载异质图数据 hetero_graphs, _ = dgl.load_graphs('data.bin') hetero_graph = hetero_graphs[0] # 将异质图转换为同质图 homograph = dgl.metapath_reachable_graph(hetero_graph, ['author', 'paper', 'venue']) # 将同质图转换为NetworkX图对象 nx_graph = homograph.to_networkx() # 可视化 pos = nx.spring_layout(nx_graph) nx.draw(nx_graph, pos, with_labels=True) plt.show() ``` 在这个例子中，我们使用`dgl.metapath_reachable_graph`函数将异质图转换为同质图，并使用`to_networkx`函数将同质图转换为NetworkX图对象进行可视化。
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程序运行提示QBasicTimer::stop: Failed. Possibly trying to stop from a different thread，修改程序class MyWindow(QWidget): def init(self): super().init() self.thread_list = [] self.color_photo_dir = os.path.join(os.getcwd(), "color_photos") self.depth_photo_dir = os.path.join(os.getcwd(), "depth_photos") self.image_thread = None self.saved_color_photos = 0 # 定义 saved_color_photos 属性 self.saved_depth_photos = 0 # 定义 saved_depth_photos 属性 self.init_ui() def init_ui(self): self.ui = uic.loadUi("C:/Users/wyt/Desktop/D405界面/intelrealsense1.ui") self.open_btn = self.ui.pushButton self.color_image_chose_btn = self.ui.pushButton_3 self.depth_image_chose_btn = self.ui.pushButton_4 self.open_btn.clicked.connect(self.open) self.color_image_chose_btn.clicked.connect(lambda: self.chose_dir(self.ui.lineEdit, "color")) self.depth_image_chose_btn.clicked.connect(lambda: self.chose_dir(self.ui.lineEdit_2, "depth")) def open(self): self.profile = self.pipeline.start(self.config) self.is_camera_opened = True self.label.setText('相机已打开') self.label.setStyleSheet('color:green') self.open_btn.setEnabled(False) self.close_btn.setEnabled(True) self.image_thread = ImageThread(self.pipeline, self.color_label, self.depth_label, self.interval, self.color_photo_dir, self.depth_photo_dir, self._dgl) self.image_thread.saved_color_photos_signal.connect(self.update_saved_color_photos_label) self.image_thread.saved_depth_photos_signal.connect(self.update_saved_depth_photos_label) self.image_thread.start() def chose_dir(self, line_edit, button_type): my_thread = MyThread(line_edit, button_type) my_thread.finished_signal.connect(self.update_line_edit) self.thread_list.append(my_thread) my_thread.start()

根据提示，可能是因为在不同的线程中尝试停止定时器。你可以尝试在调用 start() 方法时，将 QTimer 对象传递给 ImageThread 类，并在 ImageThread 中使用该定时器对象，而不是在 MyWindow 类中创建定时器...

adj_matrix = graph.adjacency_matrix().to_dense()报错：FileNotFoundError: Cannot find DGL C++ sparse library at D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\dgl_sparse\dgl_sparse_pytorch_2.0.1.dll

这个错误通常是由于 DGL C++ sparse 库没有正确安装或者版本不匹配导致的。建议您检查以下几个方面： 1. 检查您的环境是否已经安装了 DGL C++ sparse 库，并且版本是否匹配。 2. 如果您是通过 pip 安装的 DGL，请...

程序运行提示AttributeError: 'MyWindow' object has no attribute 'saved_color_photos'，优化程序class MyWindow(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.thread_list = [] self.image_thread = None self.init_ui() def init_ui(self): self.ui = uic.loadUi("C:/Users/wyt/Desktop/D405界面/intelrealsense1.ui") def open(self): self.profile = self.pipeline.start(self.config) self.is_camera_opened = True self.label.setText('相机已打开') self.label.setStyleSheet('color:green') self.open_btn.setEnabled(False) self.close_btn.setEnabled(True) self.image_thread = ImageThread(self.pipeline, self.color_label, self.depth_label, self.interval, self.color_photo_dir, self.depth_photo_dir, self._dgl) self.image_thread.saved_color_photos_signal.connect(self.update_saved_color_photos_label) self.image_thread.saved_depth_photos_signal.connect(self.update_saved_depth_photos_label) self.image_thread.start() def close(self): self.image_thread.stop() self.pipeline.stop() self.is_camera_opened = False self.label.setText('相机未打开') self.label.setStyleSheet('color:red') self.open_btn.setEnabled(True) self.close_btn.setEnabled(False) print("已保存color_image的数量是：%d" % self.saved_color_photos) print("已保存depth_image的数量是：%d" % self.saved_depth_photos) self.hide() # 将窗口隐藏，而非退出程序

根据错误提示，似乎你在某个地方使用了 self.saved_color_photos，但是 MyWindow 类中并没有定义这个属性，因此出现了 AttributeError。你需要在 __init__() 方法中定义 self.saved_color_photos 和 self...

程序运行提示AttributeError: 'MyWindow' object has no attribute 'image_thread'，优化程序class MyWindow(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.thread_list = [] self.init_ui() def init_ui(self): self.ui = uic.loadUi("C:/Users/wyt/Desktop/D405界面/intelrealsense1.ui") def open(self): self.profile = self.pipeline.start(self.config) self.is_camera_opened = True self.label.setText('相机已打开') self.label.setStyleSheet('color:green') self.open_btn.setEnabled(False) self.close_btn.setEnabled(True) # 启动 ImageThread self.image_thread = ImageThread(self.pipeline, self.color_label, self.depth_label, self.interval, self.color_photo_dir, self.depth_photo_dir, self._dgl) self.image_thread.saved_color_photos_signal.connect(self.update_saved_color_photos_label) self.image_thread.saved_depth_photos_signal.connect(self.update_saved_depth_photos_label) self.image_thread.start() def close(self): self.image_thread.stop() self.pipeline.stop() self.is_camera_opened = False self.label.setText('相机未打开') self.label.setStyleSheet('color:red') self.open_btn.setEnabled(True) self.close_btn.setEnabled(False) print("已保存color_image的数量是：%d" % self.saved_color_photos) print("已保存depth_image的数量是：%d" % self.saved_depth_photos) self.hide() # 将窗口隐藏，而非退出程序

在你的程序中，出现了一个 AttributeError: 'MyWindow' object has no attribute 'image_thread' 的错误，这是因为在关闭相机时，程序尝试访问 self.image_thread 属性，但是该属性并不存在。 ...

程序运行提示AttributeError: 'MyWindow' object has no attribute 'image_thread'，优化程序def open(self): self.profile = self.pipeline.start(self.config) self.is_camera_opened = True self.label.setText('相机已打开') self.label.setStyleSheet('color:green') self.open_btn.setEnabled(False) self.close_btn.setEnabled(True) # 启动 ImageThread self.image_thread = ImageThread(self.pipeline, self.color_label, self.depth_label, self.interval, self.color_photo_dir, self.depth_photo_dir, self._dgl) self.image_thread.saved_color_photos_signal.connect(self.update_saved_color_photos_label) self.image_thread.saved_depth_photos_signal.connect(self.update_saved_depth_photos_label) self.image_thread.start() def close(self): self.image_thread.stop() self.pipeline.stop() self.is_camera_opened = False self.label.setText('相机未打开') self.label.setStyleSheet('color:red') self.open_btn.setEnabled(True) self.close_btn.setEnabled(False) print("已保存color_image的数量是：%d" % self.saved_color_photos) print("已保存depth_image的数量是：%d" % self.saved_depth_photos) self.hide() # 将窗口隐藏，而非退出程序

self.color_photo_dir, self.depth_photo_dir, self._dgl) self.image_thread.saved_color_photos_signal.connect(self.update_saved_color_photos_label) self.image_thread.saved_depth_photos_signal.connect...

优化程序，将这段程序放到子线程里。def rotate(self): count = 0 self._sem.release() while self._running: v = self._dgl.qpin(ROT) if len(v) > 0: count = count + sum(v) if count > self._inspect_step: self._sem.release() count = count % self._inspect_step

v = self._dgl.qpin(ROT) if len(v) > 0: count = count + sum(v) if count > self._inspect_step: self._sem.release() count = count % self._inspect_step my_class = MyClass() thread = MyThread(my_...

程序提示AttributeError: 'ImageThread' object has no attribute '_dgl'，优化程序 def __init__(self, pipeline, color_label, depth_label, interval, color_photo_dir, depth_photo_dir): super().__init__() self.pipeline = pipeline self.color_label = color_label self.depth_label = depth_label self.is_running = True self.interval = interval self.color_photo_dir = color_photo_dir self.depth_photo_dir = depth_photo_dir self.saved_color_photos = 0 self.saved_depth_photos = 0 def save_photo(self, color_image, depth_image): # 保存彩色图和深度图 filename = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S-{}.bmp".format(self.saved_color_photos)) color_image.save(os.path.join(self.color_photo_dir, filename), "BMP") depth_image.save(os.path.join(self.depth_photo_dir, filename), "BMP") # print(self.color_photo_dir) # 更新已保存照片数量标签 self.saved_color_photos += 1 self.saved_depth_photos += 1 self.saved_color_photos_signal.emit(self.saved_color_photos) self.saved_depth_photos_signal.emit(self.saved_depth_photos) def run(self): ROT = 3 while self.is_running: # 从相机获取彩色图和深度图 frames = self.pipeline.wait_for_frames() color_frame = frames.get_color_frame() depth_frame = frames.get_depth_frame() depth_image = np.asanyarray(depth_frame.get_data()) color_image = np.asanyarray(color_frame.get_data()) # 转换成 Qt 图像格式 depth_colormap = cv2.applyColorMap(cv2.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03), cv2.COLORMAP_JET) # 将深度图像转换为伪彩色图像 color_image = QImage(color_image, color_image.shape[1], color_image.shape[0], color_image.shape[1] * 3, QImage.Format_RGB888) depth_colormap = QImage(depth_colormap, depth_colormap.shape[1], depth_colormap.shape[0], depth_colormap.shape[1] * 3, QImage.Format_RGB888) # 显示图像 self.color_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(color_image)) self.depth_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(depth_colormap)) v = self._dgl.qpin(ROT) if len(v) > 0: self._count += sum(v) if self._count > self._inspect_step: self.save_photo(color_image, depth_colormap) self._count -= self._inspect_step

根据提示信息，'_dgl' 属性在 'ImageThread' 对象中不存在。你需要在类的构造函数中初始化 '_dgl' 属性。 你可以在类的构造函数中添加以下代码： python self._dgl = YourDGLClass() 其中，'YourDGLClass...

AttributeError: module 'dgl.graph_index' has no attribute 'from_bytes'

在最新的DGL版本中，dgl.graph_index模块已经被弃用，现在可以使用dgl.data.utils模块中的load_graphs()函数来加载序列化的图形文件。 以下是一个加载二进制文件的示例代码： python import dgl import ...

python 打乱dgl.load_graphs的图和标签

你可以使用Python的random模块中的shuffle方法来打乱dgl.load_graphs返回的图和标签列表。具体操作如下： python import random import dgl # 加载图和标签 graphs, labels = dgl.load_graphs('your_graphs_...

import dgl import numpy as np import torch import torch.nn as nn import dgl.function as fn # 生成10个节点和15条边的图 g = dgl.rand_graph(10, 15) # 为每个节点随机生成一个特征向量 feat = np.random.rand(10, 5) # 为每条边随机生成一个特征向量 e_feat = np.random.rand(15, 3) # 将特征向量添加到图中 g.ndata['feat'] = torch.from_numpy(feat) g.edata['e_feat'] =torch.from_numpy(e_feat) # 随机给每个节点分配一个标签 labels = np.random.randint(0, 3, size=(10,)) g.ndata['label'] = torch.from_numpy(labels) class GraphSAGE(nn.Module): def __init__(self, in_feats, h_feats, num_classes): super(GraphSAGE, self).__init__() self.conv1 = dgl.nn.SAGEConv(in_feats, h_feats, 'mean') self.conv2 = dgl.nn.SAGEConv(h_feats, num_classes, 'mean') def forward(self, g, in_feat): h = self.conv1(g, in_feat) h = torch.relu(h) h = self.conv2(g, h) g.ndata['h'] = h hg = dgl.mean_nodes(g, 'h') return hg # 定义超参数 in_feats = 5 h_feats = 10 num_classes = 3 lr = 0.01 num_epochs = 20 # 创建模型和优化器 model = GraphSAGE(in_feats, h_feats, num_classes) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr) # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): logits = model(g, g.ndata['feat']) labels = g.ndata['label'] loss = nn.CrossEntropyLoss()(logits, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print('Epoch %d | Loss: %.4f' % (epoch, loss.item())) # 预测 model.eval() with torch.no_grad(): logits = model(g, g.ndata['feat']) pred = logits.argmax(1) print('Predicted labels:', pred) 报错：RuntimeError: expected scalar type Double but found Float

这个错误是因为在创建特征向量时使用了numpy中的float64类型，而在将特征向量添加到图中时使用了torch中的float32类型。你可以在生成特征向量时将其转换为float32类型，如下所示： python feat = np.random.rand...

class GraphSAGE(nn.Module): def __init__(self, in_feats, hidden_feats, out_feats, num_layers, activation): super(GraphSAGE, self).__init__() self.num_layers = num_layers self.conv1 = SAGEConv(in_feats, hidden_feats, aggregator_type='mean') self.convs = nn.ModuleList() for i in range(num_layers - 2): self.convs.append(SAGEConv(hidden_feats, hidden_feats, aggregator_type='mean')) self.conv_last = SAGEConv(hidden_feats, out_feats, aggregator_type='mean') self.activation = activation def forward(self, blocks, x): h = x for i, block in enumerate(blocks): h_dst = h[:block.number_of_dst_nodes()] h = self.convs[i](block, (h, h_dst)) if i != self.num_layers - 2: h = self.activation(h) h = self.conv_last(blocks[-1], (h, h_dst)) return h改写一下，让它适用于异质图

h_dst = h[str(edge_type)][block.dstdata[dgl.NID]] h = self.convs[i](block, (h, h_dst)) if i != self.num_layers - 2: h = self.activation(h) h_dst = h[str(edge_type)][blocks[-1].dstdata[dgl.NID]] ...

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dgl._ffi.base.DGLError: Expect number of features to match number of nodes (len(u)). Got 1 and 1000 instead.

from dgl.data import CoraDataset # 加载Cora数据集 dataset = CoraDataset() g = dataset[0] # 打印节点特征张量的形状 print(g.ndata['feat'].shape) 输出应该是(2708, 1433)，其中2708是节点数量，1433是...

dgl._ffi.base.DGLError: ('Unsupported graph data type:', <class 'numpy.ndarray'>)

DGL支持多种图数据类型，比如CSR、COO等。你需要检查你的代码中使用的图数据类型是否正确，并且是否与DGL支持的类型匹配。如果你使用的是numpy数组作为图数据类型，那么你需要将其转换为DGL支持的类型，比如CSR或COO...

程序无法执行，修改class Processor(): def __init__(self): self._inspect_step = int(cfg.get('PROCESS', 'INSPECT_STEP')) def capture_img(self): global aco aco = aco + 1 self._cam.stream_on() raw_image = self._cam.data_stream[0].get_image() if raw_image is None: print("Getting image failed.\n") return None print("Frame ID: {} Height: {} Width: {} Count: {}\n" .format(raw_image.get_frame_id(), raw_image.get_height(), raw_image.get_width(), aco - 2)) numpy_image = raw_image.get_numpy_array() if numpy_image is None: return None img = Image.fromarray(numpy_image, 'L') if self._issave: picfile = '{}/{}.bmp'.format(self._picpath, self._piccount) self._piccount = self._piccount + 1 img.save(picfile) if self._isshow: w, h = img.size scale = min(1.0 * IMG_RESIZE_W / w, 1.0 * IMG_RESIZE_H / h) self._img = ImageTk.PhotoImage(image=img.resize((int(w * scale), int(h * scale)), Image.ANTIALIAS)) self._show_cb(self._img) self._cam.stream_off() return img def process_img(self, img): return PROC_OK def inspect(self): print("process2") time.sleep(1) def rotate(self): count = 0 aco = 0 self.threadsignal = 0 while self._running: v = self._dgl.qpin(ROT) if len(v) > 0: count = count + sum(v) if count > self._inspect_step: aco += 1 img = self.capture_img() count = count - self._inspect_step if __name__ == '__main__': task2 = multiprocessing.Process(target=self.inspect) task2.start() task1 = multiprocessing.Process(target=self.rotate) task1.start()

v = self._dgl.qpin(ROT) if len(v) > 0: count = count + sum(v) if count > self._inspect_step: self._aco += 1 img = self.capture_img() count = count - self._inspect_step try: task = self._queue...

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![传感器集成全攻略：ICM-42688-P运动设备应用详解](https://static.mianbaoban-assets.eet-china.com/xinyu-images/MBXY-CR-ba33fcfbde1d1207d7b8fe45b6ea58d0.png) # 摘要 ICM-42688-P传感器作为一种先进的惯性测量单元，广泛应用于多种运动设备中。本文首先介绍了ICM-42688-P传感器的基本概述和技术规格，然后深入探讨了其编程基础，包括软件接口、数据读取处理及校准测试。接着，本文详细分析了该传感器在嵌入式系统、运动控制和人机交互设备中的实践应用，并且探讨了高级功能开发，
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matlab 中实现 astar

在MATLAB中，A*算法是一种用于求解最短路径问题的启发式搜索算法。它适用于带权重的图或网格，特别是当有大量潜在解决方案时，比如迷宫寻路问题。以下是使用MATLAB基本步骤来实现A*算法： 1. **数据结构准备**： - 创建一个二维数组表示地图，其中0代表可以通行的节点，其他值代表障碍物或边界。 - 定义一个队列（通常使用`prioritiesqueue`）来存储待探索的节点及其信息。 2. **初始化**： - 设定起始节点（start），目标节点（goal），以及每个节点的初始g值（从起点到该点的实际代价）和f值（g值加上估计的h值，即启发函数）。 3.
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掌握Dash-Website构建Python数据可视化网站

资源摘要信息:"Dash-Website" 1. Python编程语言 Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁明了的语法和强大的功能而受到开发者的青睐。Python支持多种编程范式，包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。它的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法（尤其是使用空格缩进来区分代码块，而不是使用大括号或关键字）。Python解释器和广泛的库支持使其可以广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能、科学计算以及更多领域。 2. Dash框架 Dash是一个开源的Python框架，用于构建交互式的Web应用程序。Dash是专门为数据分析和数据科学团队设计的，它允许用户无需编写JavaScript、HTML和CSS就能创建功能丰富的Web应用。Dash应用由纯Python编写，这意味着数据科学家和分析师可以使用他们的数据分析技能，直接在Web环境中创建数据仪表板和交互式可视化。 3. Dash-Website 在给定的文件信息中，"Dash-Website" 可能指的是一个使用Dash框架创建的网站。Dash网站可能是一个用于展示数据、分析结果或者其他类型信息的Web平台。这个网站可能会使用Dash提供的组件，比如图表、滑块、输入框等，来实现复杂的用户交互。 4. Dash-Website-master 文件名称中的"Dash-Website-master"暗示这是一个版本控制仓库的主分支。在版本控制系统中，如Git，"master"分支通常是项目的默认分支，包含了最稳定的代码。这表明提供的压缩包子文件中包含了构建和维护Dash-Website所需的所有源代码文件、资源文件、配置文件和依赖声明文件。 5. GitHub和版本控制 虽然文件信息中没有明确指出，但通常在描述一个项目（例如网站）时，所提及的"压缩包子文件"很可能是源代码的压缩包，而且可能是从版本控制系统（如GitHub）中获取的。GitHub是一个基于Git的在线代码托管平台，它允许开发者存储和管理代码，并跟踪代码的变更历史。在GitHub上，一个项目被称为“仓库”（repository），开发者可以创建分支（branch）来独立开发新功能或进行实验，而"master"分支通常用作项目的主分支。 6. Dash的交互组件 Dash框架提供了一系列的交互式组件，允许用户通过Web界面与数据进行交互。这些组件包括但不限于： - 输入组件，如文本框、滑块、下拉菜单和复选框。 - 图形组件，用于展示数据的图表和可视化。 - 输出组件，如文本显示、下载链接和图像显示。 - 布局组件，如行和列布局，以及HTML组件，如按钮和标签。 7. Dash的部署 创建完Dash应用后，需要将其部署到服务器上以供公众访问。Dash支持多种部署方式，包括通过Heroku、AWS、Google Cloud Platform和其他云服务。部署过程涉及到设置Web服务器、配置数据库（如果需要）以及确保应用运行环境稳定。Dash文档提供了详细的部署指南，帮助开发者将他们的应用上线。 8. 项目维护和贡献 项目如Dash-Website通常需要持续的维护和更新。开发者可能需要添加新功能、修复bug和优化性能。此外，开源项目也鼓励社区成员为其贡献代码或文档。GitHub平台为项目维护者和贡献者提供了一套工具，如Pull Requests、Issues、Wiki和讨论区，以便更高效地协作和沟通。 总结而言，从给定的文件信息来看，“Dash-Website”很可能是一个利用Python语言和Dash框架构建的交互式数据可视化网站，其源代码可能托管在GitHub上，并且有一个名为“Dash-Website-master”的主分支。该网站可能具有丰富的交互组件，支持数据展示和用户互动，并且可以通过各种方式部署到Web服务器上。此外，作为一个开源项目，它可能还涉及到社区维护和协作开发的过程。