TypeError: cannot unpack non-iterable NoneType object（類型錯誤:無法解包非迭代的NoneType對象）

情況：使用pytorch訓(xùn)練模型，問題出現(xiàn)在 loss.backward() 這一行代碼

網(wǎng)上查了很多資料，大家相同的錯誤來源不同，別人的解決方式?jīng)]法解決我的問題。
沒有系統(tǒng)學(xué)習(xí) pytorch 語法就直接上手寫代碼，著實(shí)難受，所以放下bug，去學(xué)習(xí)了一下語法知識。
分享一篇不錯的文章 深入理解 TORCH.NN
跟著練習(xí)了一遍懂了很多，然后一眼就看出自己代碼的問題在哪里了。

原代碼：

# Train and evaluate model = HeteroRGCN(G, 8, 8, 8) opt = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4) user_embedding, item_embedding = model(G)for epoch in range(100):for data in dataloader:user, item_p, item_n = data ···

修改后：

# Train and evaluate model = HeteroRGCN(G, 8, 8, 8) opt = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4)for epoch in range(2):for data in dataloader:user_embedding, item_embedding = model(G)user, item_p, item_n = data ···

關(guān)鍵：修改了 user_embedding, item_embedding = model(G) 的位置

執(zhí)行 model = HeteroRGCN(G, 8, 8, 8) 這一行代碼的時候，是對模型進(jìn)行初始化，即執(zhí)行模型的 init 函數(shù)部分，
執(zhí)行 user_embedding, item_embedding = model(G) 這一行代碼的時候，是對模型進(jìn)行前向傳播，
（所以把他放在外面的時候，反向反向傳播就認(rèn)為是 NoneType 對象？？？）

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的TypeError: cannot unpack non-iterable NoneType object的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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