Vue报错:“Duplicate keys detected:‘***‘.This may cause an update error”

本文解决Vue中因使用v-for指令导致的key值重复问题,提供两种有效解决方案。

在vue开发的时候遇到一个报错
原文:Duplicate keys detected: ‘1000’. This may cause an update error.
翻译后大概信息是说key重复了
其中detected的value应该是你重复的key值
错误原因:使用v-for时通常标准化的需要一个唯一的key值。当使用了两个循环,且循环遍历的是同一个数组/对象时,key同时也一样就会报这个错误。
解决方案
1、先找到重复的key值,修改即可
2、如果是两个for 在key后加字符 如::key="item + ‘不同字符串’ "

### 图神经网络中的节点更新 (Node Update) 模块 图神经网络(GNN)的核心在于通过消息传递机制来学习节点特征表示。其中,**节点更新模块**负责聚合邻居节点的信息并将其与当前节点自身的特征相结合,从而生成新的节点嵌入。 #### 节点更新的基本流程 在 GNN 的计算过程中,节点更新通常遵循以下模式: 1. **消息传播**: 将相邻节点的特征作为输入进行加权平均或其他形式的消息传递操作。 2. **状态更新**: 利用前一步得到的消息和当前节点的状态,通过某种函数(通常是神经网络层)更新该节点的新状态。 3. **规范化处理**: 对新生成的节点特征进行标准化或激活函数变换以保持数值稳定性。 这一过程可以用如下公式概括[^1]: \[ h_v^{(l+1)} = \sigma\left(W_l h_v^{(l)} + \sum_{u \in N(v)} W_l' h_u^{(l)}\right), \] 其中 \(h_v^{(l)}\) 表示第 \(v\) 个节点在第 \(l\) 层的隐藏状态;\(W_l\) 和 \(W_l'\) 是可训练参数矩阵;\(N(v)\) 是节点 \(v\) 的邻接集合;\(\sigma\) 是非线性激活函数。 以下是基于 PyTorch 和 DGL 库实现的一个简单的 GCN 中节点更新模块的例子: ```python import torch import dgl.function as fn from torch import nn class GraphConvLayer(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim): super(GraphConvLayer, self).__init__() self.linear = nn.Linear(input_dim, output_dim) def forward(self, graph, node_features): with graph.local_scope(): # Step 1: Normalize the adjacency matrix and propagate messages. degs = graph.out_degrees().float().clamp(min=1).unsqueeze(-1) norm = torch.pow(degs, -0.5) shp = norm.shape + (1,) * (node_features.dim() - 1) norm = torch.reshape(norm, shp) # Message passing step graph.ndata['norm'] = norm graph.ndata['h'] = node_features * norm graph.update_all(fn.copy_src(src='h', out='m'), fn.sum(msg='m', out='h')) aggregated_messages = graph.ndata['h'] # State update step using a linear transformation followed by activation function updated_node_features = self.linear(aggregated_messages * norm.squeeze()) return torch.relu(updated_node_features) ``` 上述代码展示了如何在一个自定义的 `GraphConvLayer` 类中完成节点更新的操作。具体来说: - 首先对每个节点的度数进行归一化; - 使用 `graph.update_all()` 方法执行消息传递; - 最终利用全连接层(即线性变换)结合 ReLU 激活函数完成节点状态的更新[^2]。 对于更复杂的架构如 GAT,则引入注意力机制进一步增强模型表达能力[^3]: ```python import dgl.nn.pytorch as dglnn class GATLayer(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, num_heads): super(GATLayer, self).__init__() self.gat_conv = dglnn.GATConv(in_feats=in_feats, out_feats=out_feats, num_heads=num_heads, allow_zero_in_degree=True) def forward(self, g, inputs): outputs = self.gat_conv(g, inputs) return outputs.flatten(start_dim=-2, end_dim=-1) ``` 此段代码实现了带有多头注意力建模关系权重的功能,适用于更加精细的任务需求场景下。 ---
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