AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'open'

这个错误是由于在一个Tensor对象上调用了open属性，而Tensor对象本身并没有open属性。open通常是用于文件操作的方法，所以可能是你错误地在Tensor对象上尝试打开文件。请检查你的代码，确保你正在正确地使用open方法，或者确认你的对象是正确的类型。如果你需要进一步帮助，请提供更多代码和相关信息。

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train_data = MyDataset(txt='train_list.txt', transform=transforms.ToTensor()) AttributeError: 'list' object has no attribute 'ToTensor'

这个错误提示很明显，是因为在传入数据集时将一个列表传入了 transform 参数，而列表对象没有 ToTensor() 属性。正确的做法是将数据集传入 DataReader 中，然后对数据集进行 ToTensor() 处理。代码示例：

import torch.utils.data as Data
import torchvision.transforms as transforms

class DataReader():
    def __init__(self, txt_path):
        self.txt_path = txt_path

    def get_dataset(self):
        with open(self.txt_path) as f:
            lines = f.readlines()

        dataset = []
        for line in lines:
            line = line.strip().split()
            img_path, label = line[0], line[1]
            dataset.append((img_path, label))

        transform = transforms.Compose([
            transforms.Resize((224, 224)),
            transforms.ToTensor(),
        ])

        dataset = MyDataset(dataset, transform=transform)

        return dataset

txt_path = "train_list.txt"
train_data = Data.DataLoader(
    dataset=DataReader(txt_path).get_dataset(),
    batch_size=32,
    shuffle=True,
    drop_last=True,
    num_workers=2,
)

AttributeError: 'ToPILImage' object has no attribute 'resize'

在使用PIL库中的ToPILImage对象时，出现"AttributeError: 'ToPILImage' object has no attribute 'resize'"的错误通常是因为ToPILImage对象没有resize()方法。ToPILImage对象是用于将Tensor对象转换为PIL图像对象的工具。如果你想要调整图像的大小，你需要使用PIL库中的Image对象的resize()方法。

以下是一个示例代码，演示了如何使用PIL库中的Image对象来调整图像的大小：

from PIL import Image

# 打开图像
image = Image.open("image.jpg")

# 调整图像大小
resized_image = image.resize((new_width, new_height))

# 显示图像
resized_image.show()

请注意，上述代码中的"image.jpg"是你要处理的图像文件的路径。你可以根据需要修改图像的大小，将"new_width"和"new_height"替换为你想要的新的宽度和高度。