D:\Anaconda\envs\ZYLTEST\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py

时间: 2023-09-17 13:09:25 浏览: 161
D:\Anaconda\envs\ZYLTEST\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py是一个文件路径，它位于torch库中的utils模块的data文件夹中。在这个文件中，定义了DataLoader类，该类用于加载数据集并生成批次数据进行训练。 根据你提供的引用内容，可以看出D:\Anaconda\envs\ZYLTEST\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py文件在创建数据加载器时被使用。具体地说，在创建数据集和数据加载器之后，我们可以在D:\Anaconda\envs\ZYLTEST\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py文件中找到用来控制进程数的参数num_workers。 此外，引用中的代码片段表明，如果在使用Windows操作系统时，需要在代码中加入freeze_support()函数。这个函数的作用是为了解决在Windows平台上使用多进程时可能遇到的问题。 综上所述，D:\Anaconda\envs\ZYLTEST\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py是一个在torch库中定义了DataLoader类的文件路径，它在创建数据加载器时使用num_workers参数控制进程数，并且在Windows平台上需要使用freeze_support()函数来解决多进程问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [深度学习GitHub复现常见错误之参数num_workers引发的错误：“BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe”](https://blog.csdn.net/qq_20373723/article/details/105326359)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\python.exe D:\深度学习\deep-learning-for-image-processing-master\pytorch_classification\Test1_official_demo\train.py Traceback (most recent call last): File "D:\深度学习\deep-learning-for-image-processing-master\pytorch_classification\Test1_official_demo\train.py", line 29, in <module> val_image, val_label = next(val_data_iter)#获取到一批数据，通过next得到图像，以及图相对应的标签值 File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 633, in __next__ data = self._next_data() File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 677, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torchvision\datasets\cifar.py", line 118, in __getitem__ img = self.transform(img) TypeError: 'module' object is not callable

这个错误通常是由于使用了错误的变量或模块名称导致的。在你的代码中，错误发生在使用self.transform时： python img = self.transform(img) 根据错误信息，self.transform被认为是一个模块而不是一个...

Traceback (most recent call last): File "D:/project/netPractice/train.py", line 84, in <module> for i, data in enumerate(test_loader): File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 521, in __next__ data = self._next_data() File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 561, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 49, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 49, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\project\netPractice\data.py", line 71, in __getitem__ im_data = self.loader(im_path) File "D:\project\netPractice\data.py", line 19, in default_loader return Image.open(path).convert("RGB") File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\PIL\Image.py", line 3280, in open raise UnidentifiedImageError(msg) PIL.UnidentifiedImageError: cannot identify image file 'D:/NewData/cifar-10-batches-py/test\\airplane\\airbus_s_000778.png' 进程已结束,退出代码1

根据错误信息，有一个图像文件 'D:/NewData/cifar-10-batches-py/test\\airplane\\airbus_s_000778.png' 无法被正确识别。可能的原因是该文件损坏或不是合法的图像文件。 你可以尝试以下解决方法： 1. 确保该图像...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Dell-x\Desktop\IFE\train.py", line 87, in <module> for i, (inputVar, targetVar) in enumerate(t): File "F:\anaconda\envs\KY1\lib\site-packages\tqdm\std.py", line 1195, in __iter__ for obj in iterable: File "F:\anaconda\envs\KY1\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 652, in __next__ data = self._next_data() File "F:\anaconda\envs\KY1\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 692, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "F:\anaconda\envs\KY1\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 49, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "F:\anaconda\envs\KY1\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 49, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "C:\Users\Dell-x\Desktop\IFE\generatedata.py", line 59, in __getitem__ data = self.data[index] IndexError: list index out of range 这段代码什么意思

根据错误信息，可以看出错误发生在文件"generatedata.py"的第59行。具体错误是"IndexError: list index out of range"，意味着你尝试访问一个列表中超出索引范围的元素。 这个错误通常发生在你尝试访问一个不存在的...

分析错误信息D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py:504: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\aten\src\ATen\native\TensorShape.cpp:3484.) return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined] Model Summary: 283 layers, 7063542 parameters, 7063542 gradients, 16.5 GFLOPS Transferred 354/362 items from F:\Desktop\yolov5-5.0\weights\yolov5s.pt Scaled weight_decay = 0.0005 Optimizer groups: 62 .bias, 62 conv.weight, 59 other Traceback (most recent call last): File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 189, in train dataloader, dataset = create_dataloader(train_path, imgsz, batch_size, gs, opt, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 63, in create_dataloader dataset = LoadImagesAndLabels(path, imgsz, batch_size, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 385, in __init__ cache, exists = torch.load(cache_path), True # load File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 815, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1033, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str Process finished with exit code 1

根据错误信息可以看出，这个错误是由于在使用pickle模块进行反序列化时出现了问题。具体来说，出现了_pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str错误。 该错误通常发生在Python版本升级或代码迁移过程中...

Transferred 354/362 items from weights/yolov5s.pt Scaled weight_decay = 0.0005 Optimizer groups: 62 .bias, 62 conv.weight, 59 other Traceback (most recent call last): File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 189, in train dataloader, dataset = create_dataloader(train_path, imgsz, batch_size, gs, opt, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 63, in create_dataloader dataset = LoadImagesAndLabels(path, imgsz, batch_size, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 385, in __init__ cache, exists = torch.load(cache_path), True # load File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 815, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1033, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str

你可以使用 conda activate <env_name>（对于 Anaconda）或者 source <env_name>/bin/activate（对于 venv）来激活环境。 3. 尝试重新下载或更新数据集文件。如果数据集文件损坏或不完整，会导致加载时出现错误...

Traceback (most recent call last): File "E:\PycharmProjects\L_widar\train.py", line 76, in <module> main() File "E:\PycharmProjects\L_widar\train.py", line 49, in main for step, (x,y) in train_loader: File "D:\anaconda3\envs\py38_pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 345, in __next__ data = self._next_data() File "D:\anaconda3\envs\py38_pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 385, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "D:\anaconda3\envs\py38_pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 47, in fetch return self.collate_fn(data) File "D:\anaconda3\envs\py38_pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\collate.py", line 79, in default_collate return [default_collate(samples) for samples in transposed] File "D:\anaconda3\envs\py38_pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\collate.py", line 79, in return [default_collate(samples) for samples in transposed] File "D:\anaconda3\envs\py38_pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\collate.py", line 55, in default_collate return torch.stack(batch, 0, out=out) RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [8] at entry 0 and [0] at entry 1 进程已结束,退出代码1

您可以使用torch.utils.data.DataLoader的collate_fn参数来自定义如何组合不同大小的张量。另外，您还可以使用torch.nn.utils.rnn.pad_sequence()函数将不同长度的张量填充到相同的长度。

File "/Users/liudianhewen/Desktop/气象局实践/ganomaly-master/lib/data.py", line 354, in load_data dataloader = {x: torch.utils.data.DataLoader(dataset=dataset[x], File "/Users/liudianhewen/Desktop/气象局实践/ganomaly-master/lib/data.py", line 354, in <dictcomp> dataloader = {x: torch.utils.data.DataLoader(dataset=dataset[x], File "/opt/anaconda3/envs/python3812/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 277, in __init__ sampler = RandomSampler(dataset, generator=generator) # type: ignore[arg-type] File "/opt/anaconda3/envs/python3812/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/sampler.py", line 96, in __init__ if not isinstance(self.num_samples, int) or self.num_samples <= 0: File "/opt/anaconda3/envs/python3812/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/sampler.py", line 104, in num_samples return len(self.data_source) TypeError: object of type 'Dataset' has no len()

在使用 torch.utils.data.DataLoader 创建数据加载器时，需要传入一个数据集对象，并且数据集对象需要实现 len() 方法来返回数据集的长度。 解决这个问题的方法是确保你使用的数据集对象具有 len() 方法。...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\train.py", line 278, in train for i, (imgs, targets, paths, _) in pbar: # batch ------------------------------------------------------------- File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\tqdm\std.py", line 1178, in __iter__ for obj in iterable: File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 104, in __iter__ yield next(self.iterator) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 633, in __next__ data = self._next_data() File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 677, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 525, in __getitem__ img, labels = load_mosaic(self, index) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 680, in load_mosaic img, _, (h, w) = load_image(self, index) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 635, in load_image assert img is not None, 'Image Not Found ' + path AssertionError: Image Not Found D:\PycharmProjects\yolov5-hat\VOCdevkit\images\train\000000.jpg

根据报错信息，你的代码无法找到路径为D:\PycharmProjects\yolov5-hat\VOCdevkit\images\train\000000.jpg的图像文件。 请确保指定的图像文件路径是正确的，并且该文件确实存在于指定的位置。你可以检查一下路径...

Traceback (most recent call last): File "D:/Pycharm Project/opencv-6/Yolov5_DeepSort_Pytorch/yolov5/train.py", line 544, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "D:/Pycharm Project/opencv-6/Yolov5_DeepSort_Pytorch/yolov5/train.py", line 192, in train image_weights=opt.image_weights, quad=opt.quad, prefix=colorstr('train: ')) File "D:\Pycharm Project\opencv-6\Yolov5_DeepSort_Pytorch\yolov5\utils\datasets.py", line 72, in create_dataloader prefix=prefix) File "D:\Pycharm Project\opencv-6\Yolov5_DeepSort_Pytorch\yolov5\utils\datasets.py", line 385, in __init__ cache, exists = torch.load(cache_path), True # load File "D:\anaconda3\envs\opencv\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 713, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\anaconda3\envs\opencv\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 920, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str Process finished with exit code 1

这个错误通常是由于使用 Python 2 的 pickle 文件在 Python 3 中进行反序列化而导致的。在 Python 2 中，字符串和 Unicode 字符串是不同的类型，而在 Python 3 中，它们已经合并为一个字符串类型。...

File "D:\anaconda\envs\Yolov5\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1435, in _shutdown_workers

from torch.utils.data import DataLoader train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4, multiprocessing_context=multiprocessing.get_context('spawn'))

F:\anaconda3\envs\torch\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1145, in _try_get_data raise RuntimeError('DataLoader worker (pid(s) {}) exited unexpectedly'.format(pids_str)) from e RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 10992, 13624, 8800, 6984, 956, 6760, 9740, 3580) exited unexpectedly

这个错误通常发生在使用 PyTorch 的 DataLoader 时，其中一个数据加载器的工作进程意外退出。这可能是由于以下原因之一导致的： 1. 内存不足：如果你的系统内存不足以支持 DataLoader 的工作进程，它们可能会意外...

File "/home/optobot-01/anaconda3/envs/cc/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/sampler.py", line 107, in __init__ raise ValueError("num_samples should be a positive integer " ValueError: num_samples should be a positive integer value, but got num_samples=0

在使用PyTorch的DataLoader时，如果num_samples参数被设置为0，就会出现这个错误。请检查你的数据集是否为空或者是否正确加载了数据。你可以在代码中添加一些调试语句来检查数据集是否正确加载。另外，你也可以尝试...

ImportError: cannot import name 'ensure_async' from 'jupyter_core.utils' (/mnt/shareEx/liyao/anaconda3/envs/ly1/lib/python3.8/site-packages/jupyter_core/utils/__init__.py)

另外，你还提到在使用torch1.8.0时也遇到了问题，错误信息为"ImportError: cannot import name '_DataLoaderIter' from 'torch.utils.data.dataloader'" \[2\]。最后，你还提到了一个链接，这是pytorch以及cuda对应...
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