python - Pytorch：Node2Vec：TypeError：元组索引必须是整数或切片，而不是元组

Question

我正在尝试从 torch_geometric.nn 库中运行 Node2Vec。作为参考，我正在关注这个例子。

在运行 train() 函数时，我不断得到TypeError: tuple indices must be integers or slices, not tuple.

我正在使用torch version 1.6.0、、和的CUDA 10.1最新版本。torch-scattertorch-sparsetorch-clustertorch-spline-convtorch-geometric

这是详细的错误：

错误的第 1 部分

错误的第 2 部分

谢谢你的帮助。

Answer 1

该错误是由于torch.ops.torch_cluster.random_walk返回元组而不是数组/张量。我通过使用替换函数pos_sample和neg_sample这些来修复它torch_geometric.nn.Node2Vec。

def pos_sample(self, batch):
    batch = batch.repeat(self.walks_per_node)
    rowptr, col, _ = self.adj.csr()
    rw = random_walk(rowptr, col, batch, self.walk_length, self.p, self.q)
    if not isinstance(rw, torch.Tensor):
        rw = rw[0]

    walks = []
    num_walks_per_rw = 1 + self.walk_length + 1 - self.context_size
    for j in range(num_walks_per_rw):
        walks.append(rw[:, j:j + self.context_size])
    return torch.cat(walks, dim=0)


def neg_sample(self, batch):
    batch = batch.repeat(self.walks_per_node * self.num_negative_samples)

    rw = torch.randint(self.adj.sparse_size(0),
                       (batch.size(0), self.walk_length))
    rw = torch.cat([batch.view(-1, 1), rw], dim=-1)

    walks = []
    num_walks_per_rw = 1 + self.walk_length + 1 - self.context_size
    for j in range(num_walks_per_rw):
        walks.append(rw[:, j:j + self.context_size])
    return torch.cat(walks, dim=0)

请参阅 PyTorch Node2Vec文档。