File "/home/wang1011/桌面/归档/marl_mpe/ding/model/template/graph_model.py", line 14, in <module> from torch_geometric.nn import GCNConv File "/home/wang1011/anaconda3/envs/MARL-MPE/lib/python3.8/site-packages/torch_geometric/__init__.py", line 8, in <module> from .index import Index File "/home/wang1011/anaconda3/envs/MARL-MPE/lib/python3.8/site-packages/torch_geometric/index.py", line 461, in <module> @implements(aten.clone.default) AttributeError: 'builtin_function_or_method' object has no attribute 'default'

<think>嗯，用户遇到了在使用torch_geometric库时出现的AttributeError，具体是关于'builtin_function_or_method'对象没有'default'属性。我需要先了解这个问题通常是什么原因导致的。根据用户提供的引用资料，特别是引用[3]提到，这可能是由于torch和torch_geometric版本不兼容引起的。用户当前的torch版本是1.11.0，而torch_geometric是2.6.1，这时候需要更高版本的torch，比如1.13.0以上。 另外，引用[1]和[2]提到了升级PyTorch后重新导入库的解决方法。可能用户之前安装的torch版本过低，导致与torch_geometric不兼容。这时候需要检查两者的版本对应关系，并升级到兼容的版本。引用[4]虽然讲的是random库的问题，但思路类似，可能是导入方式的问题，不过在这个问题中可能不适用。 接下来，我需要总结解决步骤：首先确认PyTorch版本，然后根据torch_geometric的版本要求升级PyTorch，可能还需要重新安装torch_geometric及其依赖项。同时，要确保所有相关库如torch-scatter、torch-sparse等也安装正确，并且版本兼容。可能还需要使用pip或conda来安装，注意安装命令中的CUDA版本是否匹配。 用户可能需要具体的操作指令，比如如何查看当前版本，如何升级，安装命令是什么。另外，用户可能对如何验证安装是否成功有疑问，所以需要建议他们运行导入测试。最后，常见问题如网络问题导致安装失败，或者依赖项安装顺序的问题也需要提醒。</think>### 问题分析 出现`AttributeError: 'builtin_function_or_method' object has no attribute 'default'`错误时，通常是由于PyTorch与`torch_geometric`库版本不兼容导致。例如，较新版本的`torch_geometric`需要更高版本的PyTorch支持[^3]。 --- ### 逐步解决方法 #### 1. **检查当前PyTorch版本** 在Python环境中运行以下代码查看PyTorch版本： ```python import torch print(torch.__version__) ``` #### 2. **升级PyTorch版本** 根据`torch_geometric`官方兼容性要求（如2.6.1需要PyTorch ≥1.13.0[^3]），升级PyTorch： - **使用pip**： ```bash pip install torch==1.13.0 --upgrade ``` - **使用conda**： ```bash conda install pytorch==1.13.0 -c pytorch ``` #### 3. **重新安装torch_geometric及相关依赖** 卸载旧版本后，重新安装与PyTorch兼容的版本（以CUDA 11.3为例）： ```bash pip uninstall torch-geometric torch-scatter torch-sparse torch-cluster pip install torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-geometric -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.13.0+cu113.html ``` > 注意：根据实际CUDA版本调整链接（如`cu116`对应CUDA 11.6）[^2]。 #### 4. **验证安装** 重新导入库测试： ```python import torch_geometric # 若不再报错，则修复成功[^2] ``` --- ### 常见问题排查 - **依赖项安装顺序**：需先安装PyTorch，再安装`torch-scatter`、`torch-sparse`等依赖项。 - **网络问题**：使用`-f`参数指定官方源时可能需稳定网络环境。 - **版本冲突**：若仍报错，尝试彻底卸载所有相关库后重新安装。 ---