pytorch中 TypeError: 'int' object is not iterable

在PyTorch中，当你尝试迭代一个整数对象时会出现'TypeError: 'int' object is not iterable'错误。

这个错误通常发生在你尝试对一个整数对象进行迭代操作，比如使用for循环。然而，整数对象是不可迭代的，因为它们不包含任何可迭代的元素。

要解决这个错误，你需要确保你尝试迭代的对象是一个可迭代的对象，比如列表、元组或者字符串。如果你使用整数对象进行迭代是必需的，你可以将它转换为一个可迭代对象，比如将整数放入一个列表中。

以下是一个例子来说明如何解决这个错误：

# 一个导致错误的示例
x = 5
for i in x:
    print(i)

# 解决错误的示例
x = [5]
for i in x:
    print(i)

在第一个示例中，我们尝试对整数对象x进行迭代，导致了'TypeError: 'int' object is not iterable'错误。在第二个示例中，我们将整数x放入一个列表中，使得x成为一个可迭代对象，并且可以成功地进行迭代操作。

希望能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

yolov5：TypeError: 'int' object is not iterable

Yolov5是一个基于PyTorch实现的目标检测算法，它在深度学习领域非常流行，特别是对于实时性和精度有较高要求的应用。遇到`TypeError: 'int' object is not iterable`这样的错误通常是由于代码中某个地方试图对整数进行迭代操作，但在Python中，整数是不可迭代的，只有序列类型（如列表、元组或字典）可以迭代。

比如，在Yolov5中，如果这个错误发生在处理模型输入数据时，可能是你在尝试将单个图像的宽度或高度转换成一个迭代器，而不是直接传递给模型。正确的做法应该是将图片尺寸作为元组或列表传递，例如：

image = cv2.imread('image.jpg')
height, width = image.shape[:2] # 获取图像高宽，这是一个整数对
inputs = [width, height] # 将尺寸作为列表传入模型

# 然后在模型代码里应该像这样处理inputs
model.input_size = inputs  # 类似于设置模型的输入大小
outputs = model(image)  # 正确地将image作为输入

如果你能提供具体的错误堆栈信息或上下文，我可以给出更精确的帮助。

for obj in list(torch.cuda.memory_allocated()): 提示错误TypeError: 'int' object is not iterable

这个错误提示表明你试图迭代一个 int 对象，而 int 对象不支持迭代操作。推测你的代码应该是这样的：

import torch

memory_usage = torch.cuda.memory_allocated()
for obj in list(memory_usage):
    # do something

`torch.cuda.memory_allocated()` 返回的是一个 int 类型的值，它表示当前 PyTorch 程序在 GPU 上已经分配的内存大小，因此不能直接迭代。如果你想要迭代一个列表，可以将它封装到一个列表中，例如：

import torch

memory_usage = [torch.cuda.memory_allocated()]
for obj in memory_usage:
    # do something

或者直接使用列表：

import torch

memory_usage = [1, 2, 3, 4]  # 这里假设你有一个列表需要迭代
for obj in memory_usage:
    # do something

希望这能帮助你解决问题。