DGL格式的DGL图从磁盘加载后报错AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'edata'

这个错误可能是因为您在加载DGL图时，将它保存为了元组格式，而不是DGLGraph格式。元组对象不支持DGLGraph的操作，因此会引发此错误。

要解决此问题，您需要确保在保存和加载DGL图时使用正确的格式。例如，如果您想要保存和加载一个名为“graph.bin”的DGL图，可以使用以下代码：

import dgl
import torch

# 创建一个DGL图
g = dgl.graph(([0, 1, 2], [1, 2, 3]))

# 保存DGL图
dgl.save_graphs("graph.bin", g)

# 加载DGL图
g, _ = dgl.load_graphs("graph.bin")

在这个例子中，我们使用`dgl.save_graphs`函数将DGL图保存到名为“graph.bin”的文件中，并使用`dgl.load_graphs`函数从该文件中加载DGL图。请注意，`dgl.load_graphs`函数返回一个元组对象，其中第一个元素是DGL图，第二个元素是元数据。在此示例中，我们只关心DGL图，因此我们使用下划线来占位符表示第二个元素。

如果您仍然遇到相同的错误，请检查您的代码并确保您正确地保存和加载DGL图。您也可以查看您的DGL图是否已正确地加载为DGLGraph对象，而不是元组对象。

相关问题

g.edges[src, dst].data['label'] = label报错，信息：AttributeError: 'int' object has no attribute 'shape'

这个错误通常发生在使用DGL库时，它可能是因为你在定义图时，边的特征矩阵（例如label）的类型不正确，应该是一个数组或张量，而不是整数。你可以尝试将label转换为一个数组或张量，并将其分配给边的特征矩阵。例如，使用numpy数组：

import numpy as np
g.edges[src, dst].data['label'] = np.array([label])

或使用torch张量：

import torch
g.edges[src, dst].data['label'] = torch.tensor([label])

这将使你能够将label分配给边的特征矩阵，从而避免这个错误。

AttributeError: 'Dongle' object has no attribute '_dgl'

这个错误提示意味着在你的 `Dongle` 对象中没有名为 `_dgl` 的属性。这可能是因为你在代码中使用了 `_dgl`，但并没有为它赋值。

要解决这个错误，你需要检查代码并确保在使用 `_dgl` 之前先为它赋值。如果你需要更多的帮助，请提供更多的代码和上下文，这样我就可以更好地帮助你解决问题。