TypeError: default_collate: batch must contain tensors, numpy arrays, numbers, dicts or lists; found <class 'PIL.Image.Image'>

这个错误通常是由于在 PyTorch 中的 DataLoader 中使用了不支持的数据类型，导致默认的 collate 函数无法对数据进行处理而引起的。根据错误提示，你的数据中包含了 PIL.Image.Image 类型的数据，而这种类型的数据是不被支持的。

解决这个问题的方法有两种：

1. 自定义 collate 函数：在 DataLoader 中使用自定义的 collate 函数，对 PIL.Image.Image 类型的数据进行处理，转换成 PyTorch 支持的数据类型，比如 Tensor。下面是一个示例代码：

from torch.utils.data.dataloader import default_collate
import torch

def my_collate(batch):
    batch = list(filter(lambda x: x is not None, batch))
    if len(batch) == 0:
        return None
    if isinstance(batch[0], PIL.Image.Image):
        return torch.stack([torch.from_numpy(np.array(x)) for x in batch])
    return default_collate(batch)

然后在 DataLoader 中指定使用该自定义的 collate 函数：

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, collate_fn=my_collate)

2. 在数据预处理阶段将 PIL.Image.Image 类型的数据转换为 PyTorch 支持的数据类型，比如 Tensor。下面是一个示例代码：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
])

img = Image.open('path/to/image.jpg')
img = transform(img)

这样在 DataLoader 中就不会出现 PIL.Image.Image 类型的数据，也就不会引起上述错误。