使用PyTorch张量创建邻接矩阵时报int对象不支持赋值错误如何解决

你遇到的报错和函数本身的逻辑无关，是调用函数时传入的参数不是你预期的torch.Tensor类型，实际传入了整数类型的值。
你单独运行代码时提前给a赋值为torch.rand(3,3)生成的张量，所以索引赋值操作可以正常执行；但调用create_adj的时候大概率是直接传入了邻接矩阵的尺寸整数（比如create_adj(3)），函数拿到的参数a是int类型，自然不支持张量的索引赋值操作，就抛出了对应错误。

你可以在函数第一行新增打印逻辑，确认输入参数的实际类型：

def create_adj(a):
    # 新增此行查看输入的实际类型和值
    print(f"输入参数类型：{type(a)}，输入参数值：{a}")
    a[a>0.5] = 1
    a[a<=0.5] = 0
    return a

方式1：保持原函数逻辑，调用时传入张量参数 #

import torch
# 先生成随机张量再传入函数
input_tensor = torch.rand(3,3)
adj_matrix = create_adj(input_tensor)
print(adj_matrix)

方式2：调整函数参数为尺寸，内部生成张量 #

如果你希望直接传入邻接矩阵的边长生成对应矩阵，可以修改函数逻辑：

def create_adj(matrix_size):
    a = torch.rand(matrix_size, matrix_size)
    a[a>0.5] = 1
    a[a<=0.5] = 0
    return a

# 调用示例：生成3*3的随机邻接矩阵
adj_matrix = create_adj(3)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者James Arten