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訓練模型，問題出現在 loss.backward() 這一行代碼

網上查了很多資料，大家相同的錯誤來源不同，別人的解決方式沒法解決我的問題。
沒有系統學習 pytorch 語法就直接上手寫代碼，著實難受，所以放下bug，去學習了一下語法知識。
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 ···

關鍵：修改了 user_embedding, item_embedding = model(G) 的位置

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

總結

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

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