小编Zet*_*eta的帖子

这是我第一次使用Pytorch和Pytorch几何。我正在尝试使用 Pytorch Geometric 创建一个简单的图神经网络。我正在通过遵循 Pytorch Geometric 文档并扩展 InMemoryDataset 创建自定义数据集。之后，我将数据集分为训练数据集、验证数据集和测试数据集，其大小分别为（3496、437、439）。这些是每个数据集中的图表数量。这是我的简单神经网络

class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self):
    super(Net, self).__init__()
    self.conv1 = GCNConv(dataset.num_node_features, 10)
    self.conv2 = GCNConv(10, dataset.num_classes)

def forward(self, data):
    x, edge_index, batch = data.x, data.edge_index, data.batch
    x = self.conv1(x, edge_index)
    x = F.relu(x)
    x = F.dropout(x, training=self.training)
    x = self.conv2(x, edge_index)

    return F.log_softmax(x, dim=1)

我在训练模型时收到此错误，这表明我的输入维度存在一些问题。也许原因在于我的批量大小？

RuntimeError: The following operation failed in the TorchScript interpreter.
Traceback of TorchScript (most recent call last):
File "E:\Users\abc\Anaconda3\lib\site-packages\torch_scatter\scatter.py", line 22, in scatter_add
        size[dim] = int(index.max()) + 1
    out …

我的冒泡排序算法有问题.我试图找到解决方案,但我不能解决我的问题.

这是代码的排序部分

    for (int i = values.length - 1; i > 1; i--) {
        for (int j = 0; j < i; j++) {
            if (values[j] > values[(j + 1)]) {
                int temp = values[i];
                values[i] = values[j];
                values[j] = temp;
            }
        }
    }

编辑:这是工作代码

    for (int i = values.length - 1; i > 0; i--) {
        for (int j = 0; j < i; j++) {
            if (values[j] > values[(j + 1)]) {  //Check if sort is needed
                int …