Could not run 'aten::gt.Scalar' with arguments from the 'SparseCUDA' backend. This could be because the operator doesn't exi st for this backend, or was omitted during the selective/custom build process (if using custom build).

这个错误通常是由于 PyTorch 在 SparseCUDA 后端上没有实现对应的操作符所引起的。你可以尝试以下几个方法来解决这个问题：

1. 检查 PyTorch 的版本是否过低，如果是，升级 PyTorch 到最新版本。

2. 检查你的代码是否有使用到不支持的操作符，如果是，尝试使用其他操作符代替。

3. 检查你的 CUDA 版本是否过低，如果是，升级 CUDA 版本。

4. 尝试切换到其他的 PyTorch 后端，如 SparseCPU 或 DenseCUDA，看是否可以避免这个问题。

如果以上方法都无法解决问题，可以尝试去 PyTorch 的官方论坛或者 GitHub 上提出具体的问题，寻求帮助。

相关问题

NotImplementedError: Could not run 'aten::arange.start_out' with arguments from the 'QuantizedCPU' backend.

这个错误信息通常出现在使用PyTorch（一个流行的深度学习框架）进行量化计算时。`NotImplementedError`表明系统试图在一个不支持的操作上运行`aten::arange.start_out`函数，该函数可能是用于生成等差数列的。这里的"QuantizedCPU"指代的是对CPU进行了量化处理的一种优化，可能是为了节省内存或提高执行效率。

在量化CPU环境中，某些高级功能可能未被完全适配，导致原本可以在常规CPU环境下执行的方法在量化后无法运行。解决这个问题的一般步骤包括：

1. 检查文档：查看PyTorch关于量化模块的最新文档，确认是否需要特定的配置或者是否某个操作在量化模式下尚不支持。

2. 更新版本：尝试更新到最新版本的PyTorch，开发者可能会修复这类兼容性问题。

3. 代码调整：如果确实不支持，可能需要找到其他量化友好的替代方法，或者暂时禁用量化来执行此操作。

r2_score_val = stats.linregress(output_val[valid_mask].tolist(), drug_graph[valid_mask].tolist()).rvalue ** 2报错NotImplementedError: Could not run 'aten::index.Tensor' with arguments from the 'SparseCPU' backend.

这个错误通常是因为 PyTorch 无法在稀疏张量上运行 `index` 操作，因为稀疏张量的索引操作会返回一个新的稀疏张量，而 PyTorch 目前无法处理这种情况。

为了解决这个问题，您可以尝试将稀疏张量转换为密集张量，然后再进行索引操作。您可以使用 `to_dense()` 方法将稀疏张量转换为密集张量，例如：

output_val_dense = output_val.to_dense()
drug_graph_dense = drug_graph.to_dense()

r2_score_val = stats.linregress(output_val_dense[valid_mask].tolist(), drug_graph_dense[valid_mask].tolist()).rvalue ** 2

这样就可以避免在稀疏张量上进行索引操作，从而解决问题。当然，这样做可能会增加内存使用量，所以请确保您的系统有足够的内存。