typeerror: default_collate: batch must contain tensors, numpy arrays, numbers, dicts or lists; found <class 'nonetype'>

### 回答1：
这个错误提示是说在使用 PyTorch 的默认数据集加载器时，数据集中的一个 batch（批次）中包含了不支持的数据类型，应该是其中包含了 NoneType 类型的数据。建议检查数据集中的数据类型是否正确，或者尝试使用其他数据集加载器。

### 回答2：
这个错误是在PyTorch中经常出现的，通常是由于在构建一个批次数据时出现数据类型不匹配的问题而引起的。这个错误的原因可能有很多，但总的来说，它是由于在某个位置传入了一个非法的数据类型导致的。

该错误主要是由于批次数据中出现了未知的数据类型，即批次数据中出现了不支持的数据类型。通常情况下，数据类型应该是张量（tensor）或者numpy数组（numpy arrays），或者可以将它们转换为张量或numpy数组。但是，如果你在批次数据中包含非以上类型的数据，则会出现“TypeError: default_collate: batch must contain tensors， numpy arrays， numbers， dicts or lists; found nonetype”这个错误。

要解决这个错误，你需要确定哪个数据类型是不正确的，因为它很可能是在某个位置发生的。如果你确定了该位置，则只需要将错误数据类型更改为支持的数据类型即可。如果你无法确定具体位置，可以尝试使用debug来查找错误，找到数据类型错误所在的位置。

在这个过程中，你需要注意不要混淆不同类型的数据，避免数据类型不匹配导致的错误。通过这些方法，你应该能够顺利地解决这个错误，让程序能够顺利地运行。

### 回答3：
这个错误提示是在使用PyTorch的dataloader时出现的。它提醒我们dataloader的参数batch必须是包含了tensor、numpy数组、数字、字典或列表类的数据类型。但是该类型中发现了<class 'NoneType'>类型，也就是空值。

要解决这个问题，我们需要先确定在什么地方出现了空值。通常情况下，我们载入数据时可能会遇到一些数据缺失等问题导致出现了NoneType类型的空值。在遇到出现空值的数据时，我们可以采用一些处理手段，如删除这些数据、填充缺失的值等。

在实现dataloader时，可以考虑在创建dataloader前对数据进行处理，确保数据的格式符合要求。另外，我们也可以添加一些异常处理的代码来避免这种错误的发生。

除此之外，还需要在调用dataloader时注意参数是否正确，比如在进行batch_size的设置时，需要保证每个batch的数据格式完全一致。同时，我们也可以通过打印出每个batch的数据来定位问题。

总之，当我们遇到这个错误提示时，需要检查数据的格式是否符合要求，确保数据不含有空值等异常情况。另外，也需要在调用dataloader时注意参数的正确设置，以避免该错误的出现。