data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index]
时间: 2023-03-30 10:04:27 浏览: 415
这是一个关于 Python 代码的问题,我可以回答。这段代码是从 self.dataset 中根据 possibly_batched_index 中的索引获取对应的数据,并将这些数据存储在一个列表 data 中。
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Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject\main.py", line 157, in <module> for (data, target) in val_loader: File "C:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 634, in __next__ data = self._next_data() File "C:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 678, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "C:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "C:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in <listcomp> data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\pythonProject\main.py", line 35, in __getitem__ image = Image.open(self.filenames[idx]).convert('RGB') File "C:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\PIL\Image.py", line 3227, in open fp = builtins.open(filename, "rb") FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'D'但是它抛出这样的错误
这个错误可能是由于文件名中包含空格或其他特殊字符而导致的。在读取文件名时,建议对文件名进行处理,例如使用 `os.path` 模块中的函数来获取文件名的基础部分。例如,可以使用 `os.path.basename` 函数来获取文件名中的基础部分,如下所示:
```python
import os
class FlowerDataset(Dataset):
def __init__(self, filenames, labels, transform):
self.filenames = filenames
self.labels = labels
self.transform = transform
def __len__(self):
return len(self.filenames)
def __getitem__(self, idx):
filename = os.path.basename(self.filenames[idx])
image = Image.open(filename).convert('RGB')
image = self.transform(image)
return image, self.labels[idx]
```
这样,在读取文件时,就可以避免文件名中的特殊字符导致的错误。
读取文件夹中的图像数据集Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\pythonProject2\main.py", line 43, in <module> for batch_idx, (data, _) in enumerate(dataloader): File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 530, in __next__ data = self._next_data() File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 570, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 49, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 49, in <listcomp> data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torchvision\datasets\folder.py", line 232, in __getitem__ sample = self.transform(sample) TypeError: 'module' object is not callable 进程已结束,退出代码1
这个错误通常是由于在使用PyTorch的数据加载器时,数据集的转换函数(transform)被错误地指定为模块而不是可调用对象所导致的。请检查您的代码中的数据集转换函数是否正确地定义为可调用对象。您可以尝试从导入的模块中获取函数并将其分配给变量,然后将其传递给数据集的transform参数。例如,如果您的转换函数在名为my_transforms.py的模块中,请使用以下代码导入并分配它:
```
from my_transforms import transform_function
transform = transform_function() # or whatever arguments your function takes
dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(root="/path/to/data", transform=transform)
```
如果问题仍然存在,请提供更多代码以供参考。