import dgl import numpy as np import torch import torch.nn as nn import dgl.function as fn # 生成10个节点和15条边的图 g = dgl.rand_graph(10, 15) # 为每个节点随机生成一个特征向量 feat = np.random.rand(10, 5) # 为每条边随机生成一个特征向量 e_feat = np.random.rand(15, 3) # 将特征向量添加到图中 g.ndata['feat'] = torch.from_numpy(feat) g.edata['e_feat'] =torch.from_numpy(e_feat) # 随机给每个节点分配一个标签 labels = np.random.randint(0, 3, size=(10,)) g.ndata['label'] = torch.from_numpy(labels) class GraphSAGE(nn.Module): def __init__(self, in_feats, h_feats, num_classes): super(GraphSAGE, self).__init__() self.conv1 = dgl.nn.SAGEConv(in_feats, h_feats, 'mean') self.conv2 = dgl.nn.SAGEConv(h_feats, num_classes, 'mean') def forward(self, g, in_feat): h = self.conv1(g, in_feat) h = torch.relu(h) h = self.conv2(g, h) g.ndata['h'] = h hg = dgl.mean_nodes(g, 'h') return hg # 定义超参数 in_feats = 5 h_feats = 10 num_classes = 3 lr = 0.01 num_epochs = 20 # 创建模型和优化器 model = GraphSAGE(in_feats, h_feats, num_classes) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr) # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): logits = model(g, g.ndata['feat']) labels = g.ndata['label'] loss = nn.CrossEntropyLoss()(logits, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print('Epoch %d | Loss: %.4f' % (epoch, loss.item())) # 预测 model.eval() with torch.no_grad(): logits = model(g, g.ndata['feat']) pred = logits.argmax(1) print('Predicted labels:', pred) 报错：RuntimeError: expected scalar type Double but found Float

<think>好的，我现在需要回答用户的问题，用户希望输出他提供的代码中各个库的版本。首先，我需要确定用户提供的代码中导入的所有库，然后考虑如何获取这些库的版本信息。 首先，用户导入的库包括：warnings、argparse、numpy、networkx、gensim.models中的Word2Vec、random、pandas、dgl、torch、torch.nn、dgl.function、dgl.nn中的SAGEConv、scipy.sparse以及matplotlib.pyplot。另外，还有%matplotlib inline这个IPython魔术命令，但版本号通常不涉及这个。 接下来，我需要想如何用Python代码获取这些库的版本。通常，可以通过访问库的__version__属性来获取版本信息，例如numpy.__version__。但需要注意的是，有些库的模块结构可能不同。比如，对于argparse，它是Python标准库的一部分，可能没有版本号，或者版本号与Python解释器一致，所以可能不需要输出。同样，warnings和random也是标准库，通常不需要单独处理。而gensim的版本应该通过gensim.__version__获取，但用户导入的是gensim.models，可能需要先导入gensim。同样，dgl的版本是dgl.__version__，torch是torch.__version__，scipy是scipy.__version__，matplotlib是matplotlib.__version__。 然后，用户可能希望将这些版本信息以清晰的格式输出，比如打印每个库的名称和版本。此外，需要注意一些库可能因为安装方式不同或者版本较旧，导致没有__version__属性，这时候可能需要捕获异常或者使用其他方法获取版本信息，比如通过pip show命令，但用户可能希望直接在代码中输出，所以可能需要使用try-except块来处理可能的异常。 接下来，我需要检查这些库是否都有__version__属性。例如，argparse作为标准库可能没有，所以可能需要跳过。而其他的如numpy、pandas、networkx、gensim、dgl、torch、scipy、matplotlib通常都会有这个属性。不过，Word2Vec是gensim的一个类，版本信息应该来自gensim本身，所以不需要单独处理Word2Vec的版本，只需要获取gensim的版本即可。 然后，我需要编写代码，遍历所有需要检查版本的库，并打印它们的名称和版本。对于标准库，如warnings、argparse、random，可能不需要输出版本，因为它们的版本与Python绑定，而用户可能更关注第三方库的版本。 此外，需要注意代码的执行环境，比如用户是否已经安装了这些库，如果未安装，尝试访问版本属性会导致ImportError。不过，用户的问题中已经导入了这些库，所以可以假设它们已经被正确安装。 现在，我需要整理这些库，并编写对应的打印语句。可能的代码结构如下： 首先导入必要的库，然后对于每个第三方库，打印其__version__属性。例如： print(f"numpy版本: {np.__version__}") print(f"networkx版本: {nx.__version__}") print(f"gensim版本: {gensim.__version__}") print(f"pandas版本: {pd.__version__}") print(f"dgl版本: {dgl.__version__}") print(f"torch版本: {torch.__version__}") print(f"scipy版本: {sp.__version__}") print(f"matplotlib版本: {plt.__version__}") 但注意到在用户提供的代码中，scipy被导入为sp，而scipy的__version__属性在scipy库的根模块中，所以需要使用import scipy，然后scipy.__version__，但用户导入的是scipy.sparse，所以可能需要调整。例如，用户代码中是import scipy.sparse as sp，但这样无法直接访问scipy的__version__属性，因此可能需要额外导入scipy，或者使用sp.__version__？不过，scipy.sparse模块本身可能没有__version__属性，正确的做法是导入scipy然后获取它的版本。 但用户可能没有导入整个scipy，而是只导入了scipy.sparse。所以在这种情况下，代码可能需要修改为导入scipy，或者处理ImportError。 同样，argparse是标准库，可能不需要版本。Word2Vec属于gensim，所以只需要gensim的版本。 因此，正确的代码应该包括导入gensim和scipy，即使它们在用户代码中没有显式导入整个库，但为了获取版本可能需要导入。不过，用户已经在代码中导入了gensim.models，所以gensim应该已经被导入。同样，scipy.sparse的导入可能已经导入了scipy，所以scipy应该可用。 因此，最终的代码可能如下： import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import argparse import numpy as np import networkx as nx from gensim.models import Word2Vec import gensim # 为了获取gensim的版本 import random import pandas as pd import dgl import torch import torch.nn as nn import dgl.function as fn from dgl.nn import SAGEConv import scipy.sparse as sp import scipy # 为了获取scipy的版本 import matplotlib.pyplot as plt print(f"numpy版本: {np.__version__}") print(f"networkx版本: {nx.__version__}") print(f"gensim版本: {gensim.__version__}") print(f"pandas版本: {pd.__version__}") print(f"dgl版本: {dgl.__version__}") print(f"torch版本: {torch.__version__}") print(f"scipy版本: {scipy.__version__}") print(f"matplotlib版本: {plt.__version__}") 注意，argparse、warnings、random是标准库，可能不需要输出版本。而%matplotlib inline是IPython的魔术命令，无法获取版本，所以可以忽略。 现在需要验证这些库是否都有__version__属性。例如，gensim的版本是否可以通过gensim.__version__获取，是的。scipy的版本也是如此。其他库如numpy、pandas等也是常规的。 因此，用户需要将上述代码运行，以输出各个库的版本。此外，用户可能希望知道这些版本是否与他的环境一致，或者是否某些库需要特定版本才能正常运行代码。 最后，考虑到用户可能是在Jupyter Notebook中运行，因为有%matplotlib inline，所以上述代码应该在该环境中执行，并且能够正确输出各库的版本信息。</think>以下是代码中涉及主要库的版本信息获取方式及示例输出（实际版本取决于你的环境）： ```python # 标准库无需版本查询（warnings/argparse/random） print(f"numpy版本: {np.__version__}") print(f"networkx版本: {nx.__version__}") print(f"gensim版本: {gensim.__version__}") # 需确保已导入gensim顶层模块 print(f"pandas版本: {pd.__version__}") print(f"dgl版本: {dgl.__version__}") print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}") print(f"scipy版本: {scipy.__version__}") # 需单独导入scipy print(f"matplotlib版本: {plt.__version__}") ``` 示例输出可能类似（具体数值以实际环境为准）： ``` numpy版本: 1.23.5 networkx版本: 3.1 gensim版本: 4.3.2 pandas版本: 1.5.3 dgl版本: 1.1.1 PyTorch版本: 2.0.1 scipy版本: 1.10.1 matplotlib版本: 3.7.1 ``` **注意事项**： 1. 如果出现`AttributeError`，可能是因为： - 未导入顶层包（如`import scipy`需单独执行） - 极旧版本库无`__version__`属性 2. 查看精确版本建议使用终端命令： `pip show numpy pandas networkx gensim dgl torch scipy matplotlib`

<think>好的，我现在需要帮助用户解决他们在训练管道中正负采样未正确使用的问题。用户提到他们的正采样样本没有通过`sampler.get_hierarchical_neighbors()`获取，而负采样也没有正确结合节点生成。我需要仔细分析他们的代码，找出问题所在，并提出修改建议。 首先，我需要理解用户提供的`train_pipeline`函数的结构。看起来他们在做图神经网络训练，使用DynamicGraphSAGE模型，并包含数据预处理、采样器初始化、模型设置、优化器、训练循环等步骤。问题主要集中在第6到8部分，即训练循环中的正负采样和损失计算。 用户指出，当前的正采样样本应该是当前节点与其通过`sampler.get_hierarchical_neighbors()`获取的邻居共同组成的，而负采样样本则是通过`sampler.generate_negative_samples()`生成的负样本与当前节点配对。但在现有代码中，负采样的处理可能不正确，正采样也没有正确使用分层邻居信息。 接下来，我需要检查用户现有的代码。在训练循环中，用户遍历所有原始节点，为每个节点生成负样本，然后将这些负样本作为`all_neg_samples`，这可能存在问题，因为这里可能混淆了正负样本的生成。另外，在损失计算部分，用户似乎只是计算了正样本的得分，而负样本的得分是随机生成的，这可能不正确。 首先，正样本的正确生成应该涉及到获取每个节点的分层邻居，即使用`sampler.get_hierarchical_neighbors(node_name)`。例如，对于每个节点，获取其多跳邻居作为正样本对。而当前代码中并没有这一步，反而是直接生成负样本，这可能导致正样本的缺失。 其次，负样本的生成虽然调用了`sampler.generate_negative_samples(node_name)`，但用户可能错误地将这些负样本直接作为样本对存储，而正确的做法应该是将当前节点与每个负样本组成负样本对。例如，对于节点A，生成的负样本B，那么负样本对是(A,B)。 此外，在损失计算部分，用户将正样本的得分与随机生成的负样本得分进行比较，这显然不正确。应该将正样本对和负样本对分别计算它们的嵌入相似度，然后应用对比损失（如负对数似然损失），确保正样本对的得分高于负样本对的得分。 可能的解决方案包括： 1. **正样本生成**：在训练循环中，对于每个节点，使用`sampler.get_hierarchical_neighbors()`获取其正样本邻居，然后将当前节点与每个邻居组成正样本对，并收集这些正样本对。 2. **负样本生成**：对于每个节点，生成负样本，然后将当前节点与每个负样本组成负样本对，收集这些负样本对。 3. **损失计算**：将正样本对和负样本对的嵌入向量提取出来，分别计算它们的得分，然后应用如BCEWithLogitsLoss或Margin Ranking Loss等损失函数，以区分正负样本对的得分。 现在需要检查用户代码中是否确实缺少了正样本对的生成步骤。在用户提供的代码中，训练循环部分只有生成负样本的循环，没有处理正样本的部分。因此，需要添加正样本对的生成。 此外，在损失计算时，用户可能错误地使用了随机数作为负样本的得分，这需要替换为实际负样本对的得分计算。 可能的修改步骤： - 在训练循环中，添加正样本对的收集，使用`sampler.get_hierarchical_neighbors(node_name)`获取每个节点的正邻居，并生成正样本对。 - 确保负样本对是由当前节点和生成的负样本组成，而非其他方式。 - 在损失计算时，同时处理正样本对和负样本对的得分，并计算合适的损失函数，比如对比损失或交叉熵损失。 另外，用户提到`final_embeddings`的形状是[N, 256]，但代码中的嵌入输出是形状[134, 128]，可能存在维度不匹配的问题，需要检查模型输出是否正确。 还需要确认`HierarchicalSampler`类中的方法是否正确实现，特别是`get_hierarchical_neighbors`是否返回预期的多跳邻居，以及`generate_negative_samples`是否生成与当前节点无关的负样本。 总结问题点： 1. 缺少正样本对的生成，当前代码只处理了负样本。 2. 负样本对的生成可能结构不正确，需要确保每个负样本与当前节点配对。 3. 损失计算部分错误地使用随机数，未实际计算负样本对的得分。 解决方案步骤： 1. 修改训练循环，同时生成正样本对和负样本对。 2. 分别收集正负样本对的索引。 3. 计算正负样本对的嵌入相似度得分。 4. 使用适当的损失函数，如对比损失，来优化模型。 现在需要将这些思考转化为具体的代码修改建议，并指出需要调整的部分，确保用户能够正确实现正负采样的逻辑，并在损失计算中反映出来。</think>根据代码分析，存在以下关键问题需要修复，以下是分步解决方案： $$ \text{修改目标} = \begin{cases} \text{正样本: } (u, v^+) \text{ 其中 } v^+ \in \text{get\_hierarchical\_neighbors}(u) \\ \text{负样本: } (u, v^-) \text{ 其中 } v^- \in \text{generate\_negative\_samples}(u) \end{cases} $$ --- ### **一、训练循环重构（核心修改）** ```python # ====================== # 6. 训练循环重构 # ====================== for epoch in range(100): model.train() optimizer.zero_grad() # 前向传播 embeddings = model(dgl_graph, features) # [N, 128] # ====================== # 7. 正负样本联合采样 # ====================== pos_pairs = [] # 正样本容器 neg_pairs = [] # 负样本容器 # 遍历所有节点 for node_name in original_nodes: # (1) 获取分层邻居作为正样本 hierarchical_neighbors = sampler.get_hierarchical_neighbors(node_name) pos_pairs.extend([(node_name, neighbor) for neighbor in hierarchical_neighbors]) # (2) 生成负样本 neg_samples = sampler.generate_negative_samples(node_name) neg_pairs.extend([(node_name, neg) for neg in neg_samples]) # ====================== # 8. 损失计算修正 # ====================== if not pos_pairs or not neg_pairs: continue # 转换为索引 pos_u = [node_to_idx[p[0]] for p in pos_pairs] pos_v = [node_to_idx[p[1]] for p in pos_pairs] neg_u = [node_to_idx[p[0]] for p in neg_pairs] neg_v = [node_to_idx[p[1]] for p in neg_pairs] # 计算相似度得分 pos_scores = torch.sum(embeddings[pos_u] * embeddings[pos_v], dim=1) neg_scores = torch.sum(embeddings[neg_u] * embeddings[neg_v], dim=1) # 构造损失函数（Margin Ranking Loss示例） loss = torch.nn.functional.margin_ranking_loss( pos_scores, neg_scores, target=torch.ones_like(pos_scores), # 正样本得分应高于负样本 margin=1.0 ) ``` --- ### **二、关键修改说明** 1. **正样本生成逻辑** - 原代码缺失对`sampler.get_hierarchical_neighbors()`的调用 - 修改后：对每个节点$u$，获取其分层邻居集合$\mathcal{N}^+(u)$，生成正样本对$(u, v^+)$ 2. **负样本处理修正** - 原错误：仅收集负样本但未建立与源节点的关联 - 修改后：明确构造负样本对$(u, v^-)$，其中$v^-$来自`generate_negative_samples(u)` 3. **损失函数重构** - 原错误：使用随机噪声作为负样本得分 - 新方案： $$ \mathcal{L} = \frac{1}{|P|}\sum_{(u,v^+) \in P} \max(0, \gamma - s(u,v^+) + s(u,v^-)) $$ 其中$\gamma$为间隔参数，$P$为正样本集合 --- ### **三、其他需要验证的潜在问题** 1. **嵌入维度对齐** - 输出维度检查：`final_embeddings`声明为[N,256]，但模型输出是[134,128] - 解决方案：修改模型`hidden_size=256`或调整输出层 2. **采样器参数验证** ```python sampler = HierarchicalSampler( g=dgl_graph, flow_weights=transition_matrix, Y=Y, # 需确认Y的语义（是否为节点标签） node_mapping=node_to_idx, five_hop=five_hop_neighbors ) ``` - 需确保`Y`的维度与节点数一致 --- ### **四、修改后代码结构示意图** ``` 训练流程 ├── 数据预处理 ├── 采样器初始化 ├── 模型初始化 ├── 优化器配置 └── 训练循环 ├── 前向传播 ├── 正样本采集 → get_hierarchical_neighbors() ├── 负样本采集 → generate_negative_samples() ├── 损失计算（对比学习） └── 反向传播 ``` 建议使用PyTorch Geometric的`RandomLinkSplit`进行数据划分验证，确保正负样本比例合理。