TypeError: No registered converter was able to produce a C++ rvalue of type class

本文针对RDKit使用过程中遇到的具体错误进行了详细的分析,并给出了正确的代码实现方式。错误来源于不当的参数传递,通过修正代码成功解决了问题。
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最近使用RDKit出现TypeError: No registered converter was able to produce a C++ rvalue of type class std::basic_string<wchar_t,struct std::cahr_traits<wchar_t>,class std::allocator<w_char_t> > from this Python object oftype float,发现RDKit的GitHub网站上已经有关于这个错误的讨论(网址

abuhaby

  • RDKit 版本:‘2019.03.4’
  • 操作系统:Windows 10 64位
  • Python版本:3.7
  • 是否用conda:是

问题描述:
当我试图在jupyter notebook中运行以下代码时:

smiles_list = ['C(C(=O)ON','NC@@HC(O)=O']
mol_list = []
for smiles in smiles_list:
	mol = Chem.MolFromSmiles(smiles_list)
	mol_list.append(mol)
img = Draw.MolToGridImage(mol_list)
img

得到错误信息:
TypeError: No registered converter was able to produce a C++ rvalue of type class std::basic_string<wchar_t,struct std::char_traits<wchar_t>,class std::allocator<wchar_t> > from this Python object of type list

ptosco

你在遍历列表smiles_list,但是你没有把列表中的元素当成参数传递给Chem.MolFromSmiles,而是把列表直接当做参数传递给函数,你的代码应该改为

smiles_list = ['C(C(=O)O)N' , 'NC@@HC(O)=O']
mol_list = []
for smiles in smiles_list:
	mol = Chem.MolFromSmiles(smiles)
	mol_list.append(mol)
img = Draw.MolsToGridImage(mol_list)

或者更简洁的方式

mol_list = [Chem.MolFromSmiles(smiles) for smiles in smiles_list]
img = Draw.MolsToGridImage(mol_list)

导致该错误的主要原因是传递给Chem.MolFromSmiles函数的变量类型错误,正常的参数类型应该是字符串类型。

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<think>好的,我现在需要帮助用户解决在Jupyter Notebook中使用Python编写GCN/GNN模型时遇到的TypeError问题。错误信息是“TypeError: No registered converter was able to produce a C++ rvalue of type class std::basic_string<wchar_t...> from this Python object of type Series”。首先,我需要理解这个错误的根源。 用户提到他们在训练和评估模型时遇到了这个错误。根据错误信息,问题似乎涉及到类型转换失败,特别是将Pandas的Series对象转换为C++所需的wchar_t字符串类型。这通常发生在数据传递过程中,尤其是在使用某些需要特定数据类型的库时,比如PyTorch Geometric或TensorFlow。 接下来,我应该回忆一下常见的导致此类错误的原因。首先,检查数据预处理步骤是否正确,特别是节点特征或标签的数据类型是否正确。如果用户的数据中包含Pandas Series对象,而模型或底层库需要的是NumPy数组或PyTorch张量,那么直接传递Series会导致类型不匹配。 然后,可能需要查看错误发生的具体代码行。例如,在构建图数据时,节点特征或边索引是否被正确转换为张量。例如,在PyTorch Geometric中,Data对象的参数需要是torch.Tensor类型,如果用户传入了Pandas Series,就会触发类型错误。 修复方法可能包括将Series显式转换为NumPy数组,再转换为张量。例如,使用torch.tensor(df['feature'].values)而不是直接传入df['feature']。此外,检查是否有其他数据部分(如标签或边属性)未正确转换,或者是否有字符串类型的数据被误用,需要编码为数值类型。 另外,可能需要检查库的版本兼容性问题,比如pandas和PyTorch之间的版本是否匹配,或者是否有缺失的依赖项。安装或更新相关库可能有助于解决问题。 最后,建议用户检查数据流,确保所有输入到模型中的数据都是张量格式,并在必要时添加类型转换步骤。如果问题仍然存在,可能需要查看完整的代码和数据集结构,以进一步诊断问题。</think>### 逐步解决方案 这个TypeError通常发生在将Pandas的Series对象直接传递给需要C++字符串类型(`std::basic_string<wchar_t>`)的底层C++库时。以下是具体原因和修复方法: --- #### **1. 根本原因分析** - **类型不匹配**:PyG(PyTorch Geometric)或DGL等图神经网络库在构建图数据结构时,需要张量输入。若直接将Pandas Series赋值给节点特征或边属性,会因类型不兼容触发错误[^2]。 - **字符串隐式转换失败**:若Series包含非数值型数据(如字符串标签),底层C++库无法自动将其转换为`wchar_t`类型。 --- #### **2. 修复步骤** **步骤1:检查特征/标签数据类型** ```python # 检查DataFrame列的类型 print(df.dtypes) # 确认数值型字段如'int64', 'float32' ``` **步骤2:显式转换为张量** ```python import torch from torch_geometric.data import Data # 错误示例:直接使用Series # x = df['feature'] # 类型为Series # 正确方法:转换为Tensor x = torch.tensor(df['feature'].values, dtype=torch.float) y = torch.tensor(df['label'].values, dtype=torch.long) # 构建图数据 data = Data(x=x, edge_index=edge_index, y=y) ``` **步骤3:处理非数值数据** 若数据包含分类变量,需先编码为数值: ```python from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # 示例:将字符串标签编码为整数 le = LabelEncoder() df['category'] = le.fit_transform(df['category_column']) ``` --- #### **3. 完整代码示例** ```python import pandas as pd import torch from torch_geometric.data import Data # 假设df是包含特征的DataFrame df = pd.DataFrame({ 'feature': [0.2, 0.5, 0.8], 'label': [0, 1, 0] }) # 转换特征和标签 x = torch.tensor(df['feature'].values, dtype=torch.float).reshape(-1, 1) y = torch.tensor(df['label'].values, dtype=torch.long) # 模拟边索引(假设全连接) edge_index = torch.tensor([[0,1,2], [1,2,0]], dtype=torch.long) # 构建图数据 data = Data(x=x, edge_index=edge_index, y=y) print(data) ``` --- #### **4. 常见错误排查点** - **张量维度**:确保特征矩阵是二维(`[num_nodes, num_features]`) - **数据类型**:标签用`torch.long`,特征用`torch.float` - **库版本**:更新PyTorch和PyG至最新版本 ```bash pip install --upgrade torch torch-geometric ``` ---
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