for batch_idx, (inputs, labels) in enumerate(self.dataloaders[phase]): if phase != 'source_train' or epoch < args.middle_epoch: inputs = inputs.to(self.device) labels = labels.to(self.device) else: source_inputs = inputs target_inputs, target_labels = iter_target.next() inputs = torch.cat((source_inputs, target_inputs), dim=0) inputs = inputs.to(self.device) labels = labels.to(self.device) if (step + 1) % len_target_loader == 0: iter_target = iter(self.dataloaders['target_train'])

根据您提供的代码片段，问题可能出现在迭代器iter_target的初始化和更新上。

在代码的开头，您使用了一个for循环来遍历self.dataloaders[phase]，并使用enumerate函数获取每个批次的inputs和labels。在else子句中，您尝试从iter_target迭代器中获取target_inputs和target_labels。但是，在第一次进入else子句时，iter_target可能尚未被初始化，因此没有next()方法。

为了解决这个问题，您可以在for循环之前初始化iter_target迭代器，并在需要更新迭代器时使用iter()函数重新初始化它。例如，在代码的开头或循环之前添加以下行:

iter_target = iter(self.dataloaders['target_train'])

这样，当需要更新iter_target迭代器时，可以使用iter()函数重新初始化它:

iter_target = iter(self.dataloaders['target_train'])

这样，您就可以在else子句中正确地使用next()方法来获取target_inputs和target_labels。

请注意，根据您的代码逻辑，只有当phase为'target_train'且epoch大于等于args.middle_epoch时，才会进入else子句并使用iter_target迭代器。在其他情况下，iter_target都不会被使用。因此，请确保您在正确的位置和条件下初始化和更新iter_target迭代器。

希望这可以帮助到您！如果您有任何其他问题，请随时提问。