GATConv模块中的‘add_self_loops‘参数设置为‘True‘，用于处理边缘类型为‘‘的情况。

在深度学习中，图神经网络（Graph Neural Networks，简称GNN）被广泛应用于图数据的建模和分析。其中，Graph Attention Network（GAT）是一种常用的GNN模型，它通过自适应地学习节点之间的注意力权重，实现了对图结构的有效表示。

在使用GAT模型进行图数据处理时，我们可以使用PyTorch Geometric（PyG）库提供的GATConv模块。然而，当我们在使用GATConv模块时，可能会遇到一个名为’add_self_loops’的参数错误。

错误提示信息为：ValueError: ‘add_self_loops’ attribute set to ‘True’ on module ‘GATConv’ for use with edge type ‘’。

这个错误提示表明，GATConv模块的’add_self_loops’参数被设置为’True’，但没有提供具体的边缘类型。

为了解决这个问题，我们需要为GATConv模块提供正确的边缘类型。边缘类型通常是一个整数值，用于区分不同类型的边。在给定的错误提示中，边缘类型为空字符串，因此我们需要修改代码以正确指定边缘类型。

下面是一个示例代码，展示了如何使用GATConv模块，并解决上述错误：