dataset = CocoDetection(root=r'D:\file\study\data\COCO2017\train2017', annFile=r'D:\file\study\data\COCO2017\annotations\instances_train2017.json', transforms=transforms.Compose([transforms.ToTensor()])) # 定义训练集和测试集的比例 train_ratio = 0.8 test_ratio = 0.2 # 计算训练集和测试集的数据数量 num_data = len(dataset) num_train_data = int(num_data * train_ratio) num_test_data = num_data - num_train_data # 使用random_split函数将数据集划分为训练集和测试集 train_dataset, test_dataset = random_split(dataset, [num_train_data, num_test_data]) # 打印训练集和测试集的数据数量 print(f"Number of training data: {len(train_dataset)}") print(f"Number of test data: {len(test_dataset)}") train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=8, shuffle=True, num_workers=0) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=8, shuffle=True, num_workers=0) # define the optimizer and the learning rate scheduler params = [p for p in model.parameters() if p.requires_grad] optimizer = torch.optim.SGD(params, lr=0.005, momentum=0.9, weight_decay=0.0005) lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=3, gamma=0.1) # train the model for 10 epochs num_epochs = 10 for epoch in range(num_epochs): # 将模型设置为训练模式 model.train() # 初始化训练损失的累计值 train_loss = 0.0 # 构建一个迭代器，用于遍历数据集 for i, images, targets in train_loader: print(images) print(targets) # 将数据转移到设备上 images = list(image.to(device) for image in images) targets = [{k: v.to(device) for k, v in t.items()} for t in targets]上述代码报错：TypeError: call() takes 2 positional arguments but 3 were given

这个错误是因为在你的数据读取过程中，`train_loader`返回了三个值，包括索引、图像和目标，但是你在迭代器中只使用了后两个值。为了解决这个问题，你可以修改迭代器的定义，将索引也加入到迭代器中，如下所示：

for i, (images, targets) in enumerate(train_loader):
    # do something with images and targets

这样，你就可以使用`enumerate`函数获取每个批次数据的索引，同时获取图像和目标。同时，如果你希望在训练过程中输出批次数据的索引，你也可以在代码中加入打印语句，如下所示：

for i, (images, targets) in enumerate(train_loader):
    print(f"Batch {i}:")
    # do something with images and targets

希望这可以帮助你解决问题。

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CocoDetection(root=r'D:\file\study\data\COCO2017\train2017', annFile=r'D:\file\study\data\COCO2017\annotations\instances_train2017.json', transforms=transforms.Compose([transforms.ToTensor()]))在读取数据时应该怎样接收数据，for images, targets in train_loader:可以吗

`CocoDetection`是一个用于读取COCO数据集的类，可以使用`DataLoader`来将数据读取为批量数据。你可以使用以下代码来创建一个数据加载器：

from torch.utils.data import DataLoader

coco_dataset = CocoDetection(root=r'D:\file\study\data\COCO2017\train2017',
                             annFile=r'D:\file\study\data\COCO2017\annotations\instances_train2017.json',
                             transforms=transforms.Compose([transforms.ToTensor()]))

train_loader = DataLoader(coco_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

for images, targets in train_loader:
    # do something with images and targets

在这个代码中，`batch_size`参数指定了每个批次数据的大小，`shuffle`参数指定了是否对数据进行洗牌。当你使用`train_loader`迭代时，它将返回一个元组`(images, targets)`，其中`images`是一个大小为`(batch_size, 3, H, W)`的张量，表示一个批次的图像数据。`targets`是一个列表，其中每个元素都是一个长度为`N`的字典，表示一个批次的目标数据，其中`N`是该批次中所有目标的数量。你可以根据需要自定义处理`images`和`targets`的方式。

train_dataset = rewrite_dataset.FaceDataset(root=r'D:\fernet-master\datasets\cnn_train')

这段代码是用于创建一个名为 train_dataset 的数据集对象，该数据集对象使用指定的文件夹路径 r'D:\fernet-master\datasets\cnn_train' 中的数据作为训练数据。具体来说，这个数据集对象是由 rewrite_dataset.FaceDataset 类创建的，该类可能是自己定义的或者是从其他地方引入的。在这个数据集对象中，可能会包含一些图像和标签等信息，供模型进行训练。