AttributeError: module 'torch' has no attribute 'DataLoader'

这个错误通常是因为未正确导入PyTorch中的DataLoader。请确保你已经正确导入了PyTorch库并在代码中正确地使用了DataLoader。以下是一个示例代码：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader

# 加载数据集
dataset = MyDataset()
loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 训练模型
for batch in loader:
    # 执行模型训练操作

请注意，如果你在导入时使用了别名或缩写，例如 `import torch as th`，则你需要相应地更改导入语句以使用正确的名称。

相关问题

AttributeError: module 'torch.utils.data' has no attribute 'Dataloader'

这个错误提示是因为在调用 `torch.utils.data.Dataloader` 时，拼写错误，应该是 `torch.utils.data.DataLoader`。正确的代码应该是：

from torch.utils.data import DataLoader

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

AttributeError: module 'torch' has no attribute 'load_data_fashion_mnist',怎么解决

这个错误信息表明在torch模块中找不到load_data_fashion_mnist属性。这是因为torch模块中没有这个函数或者你可能输错了函数名。通常情况下，load_data_fashion_mnist函数是在tensorflow库中使用的。

如果你想使用Fashion-MNIST数据集，请确保已经安装了TensorFlow库并且已经正确导入该库，然后使用以下代码来加载Fashion-MNIST数据集：

import tensorflow as tf
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()

如果你确信要使用PyTorch加载Fashion-MNIST数据集，则可以使用torchvision库中的相关函数来加载Fashion-MNIST数据集。示例代码如下：

import torch
from torchvision import datasets, transforms

transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),
                                transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)),
                              ])
trainset = datasets.FashionMNIST('~/.pytorch/F_MNIST_data/', download=True, train=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True)