# 训练模型 for epoch in range(num_epochs): model.train() for images, labels in train_loader: optimizer.zero_grad() outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step()出现TypeError: default_collate: batch must contain tensors, numpy arrays, numbers, dicts or lists; found <class 'PIL.Image.Image'>

这个错误通常是由于你的训练数据集中包含了不支持的数据类型，比如 PIL.Image.Image，而 PyTorch 默认只支持包含张量、numpy数组、数字、字典和列表的批次数据。
为了解决这个问题，你需要自定义一个数据加载器 DataLoader，并指定它如何处理 PIL.Image.Image 类型的数据。你可以使用 transforms 来将 PIL.Image.Image 转换成张量。以下是一个 DataLoader 的示例代码：
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import DataLoader

transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor(),
])

train_dataset = YourDataset(train_data, transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

for epoch in range(num_epochs):
model.train()
for images, labels in train_loader:
optimizer.zero_grad()
outputs = model(images)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
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在这个示例代码中，我们使用 transforms 将 PIL.Image.Image 转换成张量，然后将转换后的数据传递给 DataLoader。自定义的数据加载器 DataLoader 会按照你指定的方式处理数据，这样就可以避免 TypeError 错误了。