类型 'DataLoader' 没有预期的特性 '__iter__', '__len__'

类型 'DataLoader' 是PyTorch中用于数据加载和批处理的实用工具类。它没有预期的特性 '__iter__' 和 '__len__' 是因为 'DataLoader' 类实现了迭代器协议和长度协议。

1. '__iter__' 特性：'DataLoader' 类实现了 '__iter__' 方法，使得它可以被迭代。通过调用 '__iter__' 方法，可以在每个迭代步骤中获取一个批次的数据。

2. '__len__' 特性：'DataLoader' 类实现了 '__len__' 方法，以返回数据集的长度。这对于确定迭代的总步数非常有用，例如在训练模型时需要知道有多少个批次。

相关问题

基于pytorch的rnn_lstm模型代码

好的，下面是一个基于PyTorch框架的RNN-LSTM模型的代码示例，用于实现MNIST手写数字分类：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.autograd import Variable
from torchvision.datasets import MNIST
from torchvision.transforms import ToTensor
from torch.utils.data import DataLoader

# 准备数据集
train_dataset = MNIST(root='./data', train=True, transform=ToTensor(), download=True)
test_dataset = MNIST(root='./data', train=False, transform=ToTensor())

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=128, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=128, shuffle=False)

# 构建模型
class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, num_classes):
        super(RNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes)

    def forward(self, x):
        h0 = Variable(torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)).cuda()
        c0 = Variable(torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)).cuda()

        out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

model = RNN(28, 128, 2, 10).cuda()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        images = Variable(images.view(-1, 28, 28)).cuda()
        labels = Variable(labels).cuda()

        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if (i+1) % 100 == 0:
            print('Epoch [%d/%d], Iter [%d/%d] Loss: %.4f' % (epoch+1, num_epochs, i+1, len(train_dataset)//128, loss.data[0]))

# 评估模型
correct = 0
total = 0
for images, labels in test_loader:
    images = Variable(images.view(-1, 28, 28)).cuda()
    outputs = model(images)
    _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
    total += labels.size(0)
    correct += (predicted.cpu() == labels).sum()

print('Accuracy of the model on the 10000 test images: %d %%' % (100 * correct / total))

该模型包含一个LSTM层和一个全连接层，其中LSTM层的输入形状为(28,28)，表示每个手写数字图像的像素为28x28。在模型训练时，使用交叉熵作为损失函数，Adam作为优化器。在训练过程中，使用128个样本的批量训练，共进行10个epoch的训练。最后输出测试集上的准确率。需要注意的是，该代码示例使用了GPU进行训练，如果没有GPU可以将`.cuda()`去掉。

解读这段代码def val(val_set, max_iter=100, flag=False): print('Start val') data_loader = torch.utils.data.DataLoader( val_set, shuffle=True, batch_size=opt.batchSize, num_workers=int(opt.workers)) val_iter = iter(data_loader) n_correct = 0 loss_avg = utils.averager() if not flag: max_iter = min(max_iter, len(data_loader)) else: max_iter = max(max_iter, len(data_loader)) for i in range(max_iter): # data = val_iter.next() # # data = next(val_iter) # try: # data=next(val_iter) # except StopIteration: # return try: data = val_iter.next() except: val_iter = iter(data_loader) # 再次读取，获取数据 data = val_iter.next() cpu_images, cpu_texts = data batch_size = cpu_images.size(0) utils.loadData(image, cpu_images) t, l = converter.encode(cpu_texts) utils.loadData(text, t) utils.loadData(length, l) with torch.no_grad(): crnn.eval() preds = crnn(image) crnn.train() preds_size = torch.IntTensor([preds.size(0)] * batch_size) cost = criterion(preds, text, preds_size, length) loss_avg.add(cost) _, preds = preds.max(2) preds = preds.transpose(1, 0).contiguous().view(-1) sim_preds = converter.decode(preds.data, preds_size.data, raw=False) for pred, target in zip(sim_preds, cpu_texts): if pred == target: n_correct += 1

这段代码是一个用于验证模型的函数。它接收一个数据集 `val_set`，将其封装成一个 `DataLoader` 对象，并迭代 `max_iter` 次进行验证。如果 `flag` 为 `False`，则 `max_iter` 不得超过数据集的长度；否则 `max_iter` 不得小于数据集的长度。在每次迭代中，函数从 `val_iter` 中获取一个批次的数据，并将其传入模型进行预测。然后计算预测结果与真实标签之间的损失，并将其加入到 `loss_avg` 中。同时，函数还统计了预测正确的数量 `n_correct`。最后，函数返回 `n_correct` 和 `loss_avg`。