acc = F.accuracy(logits[test_mask], labels[test_mask])报错，AttributeError: module 'torch.nn.functional' has no attribute 'accuracy'

`torch.nn.functional` 模块确实没有 `accuracy` 方法。如果您想计算模型的准确率，可以使用下面的代码：

# 计算预测值
with torch.no_grad():
    logits = model(features)
    preds = logits.argmax(dim=1)
    
# 计算准确率
correct = preds[test_mask].eq(labels[test_mask]).sum().item()
acc = correct / test_mask.sum().item()

这里我们首先使用模型生成预测值，然后计算预测值与真实标签相等的数量，最后除以测试集样本总数就可以得到准确率。

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test_acc = model.evaluate(test_data, test_labels)

这行代码用于评估模型在测试数据上的准确率。其中，test_data 是测试数据集，test_labels 是相应的标签。model.evaluate() 方法会返回模型在测试数据集上的损失值和准确率。你可以像下面这样使用这行代码：

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_data, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/GraphNet.py", line 62, in <module> test(model, g, features, labels, test_mask) File "E:/403/myworld/GraphNet.py", line 47, in test acc = F.accuracy(logits[test_mask], labels[test_mask]) AttributeError: module 'torch.nn.functional' has no attribute 'accuracy'

这个错误提示是因为 PyTorch 的 `torch.nn.functional` 模块中没有 `accuracy` 方法。如果你想使用 accuracy 方法，你需要先导入 `torchmetrics` 库：

from torchmetrics import accuracy

acc = accuracy(logits[test_mask], labels[test_mask])

这样可以解决你遇到的问题。