TypeError: Caught TypeError in DataLoader worker process 0. Original Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/_utils/worker.py", line 287, in _worker_loop data = fetcher.fetch(index) File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/_utils/fetch.py", line 49, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/_utils/fetch.py", line 49, in <listcomp> data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "/root/ConvNeXt/my_dataset.py", line 40, in __getitem__ img = self.transform(a) File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torchvision/transforms/transforms.py", line 95, in __call__ img = t(img) File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1110, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torchvision/transforms/transforms.py", line 952, in forward i, j, h, w = self.get_params(img, self.scale, self.ratio) File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torchvision/transforms/transforms.py", line 913, in get_params width, height = F.get_image_size(img) File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torchvision/transforms/functional.py", line 76, in get_image_size return F_pil.get_image_size(img) File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torchvision/transforms/functional_pil.py", line 27, in get_image_size raise TypeError(f"Unexpected type {type(img)}") TypeError: Unexpected type <class 'numpy.ndarray'>

这个错误是由于在 DataLoader 的 worker 进程中，数据集中的某个样本在进行 transform 时出现了错误。具体来说，是由于 get_image_size 函数期望的 PIL.Image 对象被传入了一个 numpy 数组。你可以检查一下数据集中的这个样本，看看是否正确加载，并且检查一下 transform 中是否使用了正确的数据类型。

相关问题

TypeError: Caught TypeError in DataLoader worker process 0.

这个错误通常是由于数据加载器(DataLoader)中的某些元素无法序列化而引起的。这可能是因为数据集中包含了不支持序列化的对象，例如函数、lambda表达式等。为了解决这个问题，您可以尝试将数据集中的所有元素转换为支持序列化的类型，例如张量(torch.tensor)、列表(list)、字典(dict)等。如果您仍然遇到问题，可以考虑使用`pickle`库手动序列化和反序列化数据集。同时，还应该检查您使用的Python版本是否与PyTorch版本兼容。

TypeError: Caught TypeError in DataLoader worker process 3.

这个错误通常表示在使用 DataLoader 加载数据时发生了类型错误。可能的原因是数据集中的某些样本的类型与 DataLoader 预期的类型不匹配，或者在数据预处理过程中发生了类型错误。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 检查数据集中所有样本的类型，确保它们与 DataLoader 预期的类型匹配。

2. 确保你的数据预处理代码没有发生类型错误。

3. 尝试使用 num_workers 参数将 DataLoader 使用的工作进程数量减少，以防止并发问题导致类型错误。

4. 检查你的代码是否存在其它潜在的类型错误。

如果以上方法都无法解决问题，你可能需要进一步调试代码或者提供更多的错误信息来帮助找出问题的原因。