TypeError: default_collate: batch must contain tensors, numpy arrays, numbers, dicts or lists; found <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

时间: 2024-04-09 07:33:31 浏览: 60
这个错误通常是由于在使用`torch.utils.data.DataLoader`加载数据时,数据集中的元素类型不被支持所导致的。`default_collate`函数默认情况下只支持处理包含张量、NumPy数组、数字、字典或列表的批次。 如果您的数据集中包含了`pandas.DataFrame`类型的元素,您可以通过自定义`collate_fn`函数来处理它们。下面是一个示例: ```python import torch from torch.utils.data import DataLoader def collate_fn(batch): # 检查每个元素的类型 elem_type = type(batch[0]) if elem_type == pandas.core.frame.DataFrame: # 在这里根据需要处理DataFrame类型的元素 processed_batch = ... # 处理DataFrame的逻辑 return processed_batch else: # 使用默认的collate函数处理其他类型的元素 return torch.utils.data.dataloader.default_collate(batch) # 创建数据集和数据加载器 dataset = ... dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, collate_fn=collate_fn) ``` 在上述示例中,我们定义了一个名为`collate_fn`的自定义函数,它将检查数据集中每个元素的类型。如果发现是`pandas.DataFrame`类型,则可以在函数内部编写逻辑来处理它们。否则,我们将使用默认的`default_collate`函数来处理其他类型的元素。 通过将自定义的`collate_fn`函数传递给`DataLoader`的`collate_fn`参数,您可以确保正确处理数据集中的各种元素类型。

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