图神经网络运行时错误：预期的标量类型为Double，但找到了Float

图神经网络（Graph Neural Networks，简称GNN）是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。它在诸如社交网络分析、推荐系统、化学计算等领域中展现了出色的性能。然而，当我们在运行图神经网络时，有时可能会遇到错误消息：“RuntimeError: expected scalar type Double but found Float”。这篇文章将为您解释这个错误的含义，并提供相应的代码示例。

这个错误消息表明，在图神经网络的计算过程中，期望的数据类型是Double（双精度浮点数），但是实际输入的数据类型是Float（单精度浮点数）。这可能是由于数据类型不匹配或数据预处理过程中的错误导致的。

为了解决这个问题，我们需要确保输入的数据类型与图神经网络模型的期望数据类型一致。下面是一个示例代码，展示了如何处理这个错误：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义图神经网络模型