torch/utils/data/dataloader.py的__next()__函数
时间: 2023-09-20 14:07:56 浏览: 42
`__next__() `方法是Python中的一个特殊方法,用于定义迭代器的行为。在`torch.utils.data.dataloader.py`中,`__next__() `方法用于实现数据加载器的迭代行为。
在数据加载器中,每个批次数据都被封装成一个元组`(data, target)`,其中`data`是输入数据,`target`是相应的标签。`__next__() `方法会在每次迭代时返回一个批次的数据,直到所有数据都被加载完毕。
具体来说,`__next__() `方法会检查当前的迭代器是否已经到达数据集的末尾。如果是,则抛出一个`StopIteration`异常,表示迭代结束。否则,它会调用`_get_batch()`方法获取下一个批次的数据,并递增`self._sampler_iter`,以指向下一个需要加载的数据索引。
最后,`__next__() `方法会将批次数据打包成一个元组`(data, target)`并返回。
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Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\pythonProject2\main.py", line 45, in <module> for batch_idx, (data, _) in enumerate(dataloader): File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 530, in __next__ data = self._next_data() File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 570, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "D:\ProgramData\Anaconda3\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:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 49, in <listcomp> data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torchvision\datasets\folder.py", line 232, in __getitem__ sample = self.transform(sample) TypeError: 'module' object is not callable 进程已结束,退出代码1
这个错误通常是因为您在创建dataloader时使用了一个transform模块,而不是实际的transform函数。请确保您在创建dataloader时使用的是转换函数而不是模块。
例如,如果您有一个名为`my_transforms.py`的模块,其中包含转换函数`my_transform`,则您可以使用以下代码来创建dataloader:
```
from my_transforms import my_transform
transformed_dataset = ImageFolder('D:/tupianshuju/erfenlei', transform=my_transform)
dataloader = DataLoader(transformed_dataset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=0)
```
请确保您的转换函数返回一个可以输入模型的张量。如果问题仍然存在,请提供更多代码以供参考。
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 <listcomp> 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
这个错误提示显示您的数据集中有不同长度的张量,但是在一次批处理中,`torch.stack()`函数要求每个张量都具有相同的大小。因此,您需要检查数据集中的张量,确保它们具有相同的大小。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。