python跑了一个下载的模型，这个问题是数据有什么问题吗

Question

代码比较长，截了报错的那个方法部分，用的我自己的数据，大致是哪里的问题呢，报错的那一行我指出来了

def load_data(path="./data/cora/", dataset="cora"):
    """Load citation network dataset (cora only for now)"""
    print('Loading {} dataset...'.format(dataset))

    idx_features_labels = np.genfromtxt("{}{}.content".format(path, dataset), dtype=np.dtype(str))



    features = sp.csr_matrix(idx_features_labels[:, 1:-1], dtype=np.float32)#[:, 1:-1]去除第一列和最后一列

    labels = encode_onehot(idx_features_labels[:, -1])

    # build graph
    idx = np.array(idx_features_labels[:, 0], dtype=np.int32)
    idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)}
    edges_unordered = np.genfromtxt("{}{}.cites".format(path, dataset), dtype=np.int32)
#下一行代码这里报错了
    edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.int32).reshape(edges_unordered.shape)
    adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(labels.shape[0], labels.shape[0]), dtype=np.float32)

    # build symmetric adjacency matrix
    adj = adj + adj.T.multiply(adj.T > adj) - adj.multiply(adj.T > adj)

    features = normalize_features(features)
    adj = normalize_adj(adj + sp.eye(adj.shape[0]))

    idx_train = range(140)
    idx_val = range(200, 500)
    idx_test = range(500, 1500)

    adj = torch.FloatTensor(np.array(adj.todense()))
    features = torch.FloatTensor(np.array(features.todense()))
    labels = torch.LongTensor(np.where(labels)[1])

    idx_train = torch.LongTensor(idx_train)
    idx_val = torch.LongTensor(idx_val)
    idx_test = torch.LongTensor(idx_test)

    return adj, features, labels, idx_train, idx_val, idx_test

Answer 1

该回答引用ChatGPT

根据报错信息，问题可能出在 np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.int32).reshape(edges_unordered.shape) 这一行代码上。其中，TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'NoneType' 表示 int() 函数的参数必须是字符串、字节序列或数字，但实际上它得到了一个 NoneType 对象。因此，可能的问题是在 edges_unordered 数组中有 NoneType 类型的元素或者这个数组为空。