'numpy.ndarray' object has no attribute 'DataLoader'

这 error 的意思是 numpy 的 ndarray 类型没有 DataLoader 属性。DataLoader 是 PyTorch 中的一个数据加载器，用于在训练神经网络时将数据分批次加载。你的代码中可能有一些地方将 ndarray 对象错误地传递给了 DataLoader，导致出现了这个错误。建议检查一下代码中的数据加载部分，确保正确地使用了 PyTorch 的 DataLoader。

相关问题

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'DataLoader'

引用中的报错信息是关于在加载数据后出现了AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'cuda'的错误。这个错误通常是由于没有将numpy数组转换为PyTorch的Tensor对象而导致的。解决这个问题的方法是将numpy数组转换为Tensor对象，并使用.cuda()方法将其移动到GPU上。例如，可以使用torch.tensor()函数将numpy数组转换为Tensor对象，并在调用.cuda()之前进行转换，就像这样：inputs, gts = torch.tensor(inputs).cuda(), torch.tensor(gts).cuda()。这样就可以避免出现这个错误了。

'numpy.ndarray' object has no attribute 'detach' 如何解决

这个错误通常是因为使用了 PyTorch 中的一些函数或操作，但是输入的数据类型不是 PyTorch 张量（Tensor）而是 NumPy 数组（ndarray），因为 NumPy 数组不支持 `detach()` 方法。

要解决这个问题，可以将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量，然后再进行相应的操作。可以使用 `torch.from_numpy()` 将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量。例如：

import numpy as np
import torch

# 创建一个 NumPy 数组
arr = np.array([1, 2, 3])

# 将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量
tensor = torch.from_numpy(arr)

# 然后进行相应的操作

如果你使用的是 PyTorch 中的 DataLoader 来加载数据集，可以在定义 DataLoader 时设置参数 `collate_fn`，将其设为 `torch.utils.data.dataloader.default_collate`，这样 DataLoader 会自动将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量。例如：

from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.data.dataset import Dataset

class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = data

    def __getitem__(self, index):
        return self.data[index]

    def __len__(self):
        return len(self.data)

# 创建一个 NumPy 数组的数据集
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 创建一个 DataLoader
dataloader = DataLoader(MyDataset(data), batch_size=2, collate_fn=torch.utils.data.dataloader.default_collate)

# 迭代 DataLoader
for batch in dataloader:
    # 进行相应的操作

这样，每次迭代 DataLoader 时，就会将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量。