'DataLoader' object has no attribute 'size'

这个错误通常是因为你在使用PyTorch的DataLoader对象时，尝试使用size属性来获取数据集的大小。然而，在DataLoader对象中并没有size属性，而是使用len()函数来获取数据集的大小。

要解决这个问题，你需要将size属性替换为len()函数，来获取DataLoader对象中数据集的大小。以下是一个示例代码：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader

# 创建一个数据集
dataset = torch.utils.data.TensorDataset(torch.randn(10, 3), torch.randn(10))

# 创建一个DataLoader对象
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True)

# 获取数据集大小
dataset_size = len(dataset)

# 获取DataLoader对象的批次数
num_batches = len(dataloader)

# 显示结果
print("Dataset size:", dataset_size)
print("Number of batches:", num_batches)

在这个示例代码中，我们首先创建了一个包含10个样本的数据集，然后创建了一个DataLoader对象。我们使用len()函数来获取数据集大小，并使用len()函数来获取DataLoader对象中的批次数。最后，我们将结果打印出来。

相关问题

AttributeError: type object 'DataLoader' has no attribute 'VOC'

AttributeError: type object 'DataLoader' has no attribute 'VOC' 是一个错误提示，意味着在DataLoader类中没有名为'VOC'的属性。这个错误通常发生在尝试访问一个不存在的属性时。

DataLoader是PyTorch中的一个类，用于加载数据集。它没有名为'VOC'的属性，所以当你尝试访问'DataLoader.VOC'时会出现该错误。

可能的原因是你可能误解了如何使用DataLoader类或者你的代码中存在拼写错误。请确保你正确地引入了DataLoader类，并检查你是否正确地使用了它的属性。

如果你需要更具体的帮助，请提供更多的上下文或代码片段，我将尽力帮助你解决问题。

DataLoader' object has no attribute 'shape'

这个错误通常出现在PyTorch中使用`DataLoader`时，当你尝试获取数据集的形状（如`shape`）但`DataLoader`对象不直接提供这种属性。`DataLoader`是一个用于处理和迭代数据集的工具，它返回的是批次的样例，而不是整个数据集的结构信息。

`shape`属性通常是用于张量（tensor）或numpy数组的，而`DataLoader`返回的是一个批次的迭代器，其内部包含的数据是经过处理的，比如可能是`PIL.Image`对象或者其他形式的数据。如果需要了解批次数据的形状，你需要在`DataLoader`循环内部调用样例（batch）的`shape`属性。

例如：

for batch in dataloader:
    batch_shape = batch.shape