TypeError: pic should be PIL Image or ndarray. Got <class 'torch.Tensor'>

时间: 2023-06-12 20:02:00 浏览: 145
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TypeError: unsupported format string passed to NoneType.__format__

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这个错误表示您传递给代码的“pic”变量是一个torch.Tensor对象，但是您的代码需要一个PIL图像或一个ndarray数组。您可以将torch Tensor转换为PIL图像或ndarray数组，以便您的代码能够正确处理它。您可以使用Pillow软件包将torch Tensor转换为PIL图像，或使用numpy将其转换为ndarray数组。
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TypeError: pic should be Tensor or ndarray. Got <class 'PIL.Image.Image'>.

This error occurs when you are trying to pass a PIL Image object to a function or method that expects a Tensor or ndarray object. To resolve this error, you can convert the PIL Image object to a ...

上述代码报错TypeError: pic should be PIL Image or ndarray. Got <class 'torch.Tensor'>，怎么修改

报错信息提示说pic应该是PIL Image对象或者是numpy数组，但你传入的是一个torch.Tensor类型。这通常发生在你需要将张量转换为图像格式才能被模型接受的时候。 针对这个问题，你需要先将torch.Tensor类型的图片...

small_image_tensor = torchvision.transforms.functional.to_tensor(small_image) TypeError: pic should be PIL Image or ndarray. Got <class 'NoneType'>

这个错误提示意味着 small_image 变量是一个空值（NoneType），无法被转换为张量。你可以检查一下代码中 small_image 变量的来源，确保它指向了一个可用的图像文件或图像数据。 通常情况下，可以使用 PIL ...

TypeError: Input tensor should be a torch tensor. Got <class 'PIL.Image.Image'>.

This error message indicates that the input to a PyTorch function or model should be a tensor, but instead it received a PIL Image object. To fix this error, you need to convert the PIL Image object ...

TypeError: tensor or list of tensors expected, got <class 'PIL.Image.Image'>

根据错误信息来看，你可能传递了一个 PIL.Image.Image 类型的对象，而期望的是一个张量（tensor）或张量的列表。 如果你想将 PIL.Image.Image 对象转换为张量，你可以使用相关的库（如torchvision）来进行...

TypeError: tensor is not a torch image.

当你遇到TypeError: tensor is not a torch image这个错误时，这通常意味着你在尝试对一个Tensor（PyTorch中的张量）执行 ... Got <class 'torch.Tensor'>，那么确保你之前加载的不是Tensor而是Image对象[^2]。

TypeError: default_collate: batch must contain tensors, numpy arrays, numbers, dicts or lists; found <class 'PIL.Image.Image'>

因为DataLoader默认使用torch.utils.data.dataloader.default_collate函数对数据进行处理，而该函数只支持处理tensor，numpy array，数字，字典或者列表等数据类型，不支持 PIL.Image.Image 类型。 解决方法是将...

raise TypeError(default_collate_err_msg_format.format(elem_type)) TypeError: default_collate: batch must contain tensors, numpy arrays, numbers, dicts or lists; found <class 'PIL.Image.Image'>

根据报错信息，看起来是 default_collate 这个方法不能处理 PIL 的 Image 对象。在 PyTorch 中，default_collate 用于将一个 batch 的数据整合成一个 tensor，以便送入模型进行训练。然而，default_collate ...

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()出现错误TypeError: default_collate: batch must contain tensors, numpy arrays, numbers, dicts or lists; found <class 'PIL.Image.Image'>

这个错误通常是因为你在 DataLoader 中使用了默认的 collate_fn，而你的数据集中包含了 PIL.Image.Image 类型的数据。这个错误可以通过自定义 collate_fn 来解决。 下面是一个简单的例子，你可以将它添加到你的代码...

# 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 ...

chatgptTypeError: default_collate: batch must contain tensors, numpy arrays, numbers, dicts or lists; found <class 'PIL.Image.Image'>

found <class 'PIL.Image.Image'> 这样的错误时，它通常发生在PyTorch的数据加载和预处理阶段。default_collate 是 PyTorch 中用于将不同类型的数据集元素（如张量、列表等）打包成批次的一个函数。然而，这个...

--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[31], line 8 6 print('sample:',x.shape,y.shape) 7 if __name__ == '__main__': ----> 8 main() Cell In[31], line 5, in main() 2 viz= visdom.Visdom() 4 db = Pokemon('pokemon',224,'train') #因为在当前文件夹下只需要文件名 ----> 5 x,y = next(iter(db)) 6 print('sample:',x.shape,y.shape) Cell In[30], line 87, in Pokemon.__getitem__(self, idx) 76 img, label = self.images[idx], self.labels[idx] 77 tf = transforms.Compose([ 78 lambda x:Image.open(img).convert('RGB'), #string path=>image data 79 transforms.Resize((self.resize,self.resize)), (...) 85 """ 86 ]) ---> 87 img = tf(img) 88 label = torch.tensor(label) 89 return img,label File D:\Anaconda\envs\gpu_pytorch\lib\site-packages\torchvision\transforms\transforms.py:95, in Compose.__call__(self, img) 93 def __call__(self, img): 94 for t in self.transforms: ---> 95 img = t(img) 96 return img TypeError: 'str' object is not callable

from PIL import Image import torchvision.transforms as transforms tf = transforms.Compose([ transforms.ToPILImage(), lambda x: x.convert('RGB'), transforms.Resize((self.resize, self.resize)), # ...

TypeError: 'ToTensor' object is not subscriptable

在使用 torchvision.transforms.ToTensor() 变换将 PIL 图片转换为 tensor 时，需要将其作为一个对象来使用，而不是使用类似字典的方式进行调用。以下是正确的使用方式： from PIL import Image import torch ...

Traceback (most recent call last): File "E:\xiangmu\measure\未命名1.py", line 66, in <module> test_image = transform(test_image).unsqueeze(0) File "E:\anaconda\lib\site-packages\torchvision\transforms\transforms.py", line 95, in __call__ img = t(img) File "E:\anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\anaconda\lib\site-packages\torchvision\transforms\transforms.py", line 361, in forward return F.resize(img, self.size, self.interpolation, self.max_size, self.antialias) File "E:\anaconda\lib\site-packages\torchvision\transforms\functional.py", line 476, in resize _, image_height, image_width = get_dimensions(img) File "E:\anaconda\lib\site-packages\torchvision\transforms\functional.py", line 78, in get_dimensions return F_pil.get_dimensions(img) File "E:\anaconda\lib\site-packages\torchvision\transforms\_functional_pil.py", line 31, in get_dimensions raise TypeError(f"Unexpected type {type(img)}") TypeError: Unexpected type <class 'str'>

这个错误是因为 transform 函数期望的输入是一个 PIL 图像对象，但你给它传递了一个字符串类型的参数。 要解决这个问题，你需要先将字符串路径转换为 PIL 图像对象，然后再将其传递给 transform 函数。可以使用...

img = t(img)出现错误TypeError: must be real number, not map

这个错误通常意味着您正在尝试将一个不是数字的对象传递给 torch.Tensor()，因此建议检查您的代码并确保您正在处理的对象确实是数字。您可以尝试使用type()函数检查img的类型，以确定其是否为数字类型。如果img是一...
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