cannot import name 'Iterator' from 'collections' (C:\Users\lenovo\.conda\envs\pythonProject9\lib\collections\__init__.py)

这个错误是因为在collections模块中找不到名为'Iterator'的属性。在Python中，'Iterator'实际上位于'collections.abc'模块中，而不是'collections'模块中。你可以通过以下方式导入它：

from collections.abc import Iterator

然后使用Iterator类来创建迭代器对象。

相关问题

cannot import name 'Iterator' from 'collections' (C:\Users\10164\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\collections\__init__.py)

这个错误通常是由于Python版本不兼容导致的。在较旧的Python版本中，`collections`模块中没有`Iterator`类。`Iterator`类在Python 3.8及更高版本中才被引入。

如果您使用的是较旧的Python版本（低于3.8），则无法直接从`collections`模块中导入`Iterator`类。您可以尝试升级到最新版本的Python，或者使用其他方法来实现您的需求。

如果您无法升级Python版本，您可以尝试使用`typing`模块中的`Iterator`类。可以通过导入`typing`模块并使用`typing.Iterator`来使用相同的功能。例如：

from typing import Iterator

# 使用Iterator类
my_iterator: Iterator[int] = iter([1, 2, 3])

请注意，这种方法仅适用于较旧的Python版本，因为在较新的Python版本中，`collections.abc`模块提供了更加稳定和标准化的抽象基类。

Traceback (most recent call last): File "test.py", line 345, in <module> v5_metric=opt.v5_metric File "test.py", line 107, in test for batch_i, (img, targets, paths, shapes) in enumerate(tqdm(dataloader, desc=s)): File "C:\Users\Dell\.conda\envs\sparsercnn\lib\site-packages\tqdm\std.py", line 1195, in __iter__ for obj in iterable: File "F:\git\yolov7-main\yolov7-main\utils\datasets.py", line 109, in __iter__ yield next(self.iterator) File "C:\Users\Dell\.conda\envs\sparsercnn\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 628, in __next__ data = self._next_data() File "C:\Users\Dell\.conda\envs\sparsercnn\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1333, in _next_data return self._process_data(data) File "C:\Users\Dell\.conda\envs\sparsercnn\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1359, in _process_data data.reraise() File "C:\Users\Dell\.conda\envs\sparsercnn\lib\site-packages\torch\_utils.py", line 543, in reraise raise exception RuntimeError: Caught RuntimeError in DataLoader worker process 1. Original Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Dell\.conda\envs\sparsercnn\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\worker.py", line 302, in _worker_loop data = fetcher.fetch(index) File "C:\Users\Dell\.conda\envs\sparsercnn\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 61, in fetch return self.collate_fn(data) File "F:\git\yolov7-main\yolov7-main\utils\datasets.py", line 434, in collate_fn return torch.stack(img, 0), torch.cat(label, 0), path, shapes RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [1539, 448, 672] at entry 0 and [12, 448, 672] at entry 1

这个错误的原因是在数据加载过程中，有些数据的尺寸大小不一致，而在使用 `torch.stack` 进行堆叠操作时，要求每个 tensor 的大小必须相同，因此出现了这个错误。你需要检查一下数据集中的数据，找出这些尺寸大小不一致的数据，并将其进行处理，使其大小与其他数据一致。可以使用 OpenCV 或者 Pillow 这样的库来调整图像的大小。