typeerror: default_collate: batch must contain tensors, numpy arrays, numbers, dicts or lists; found object
时间: 2023-04-30 09:05:09 浏览: 2062
该错误提示意为:默认的拼合方法(default_collate)要求批次(batch)必须包含张量(tensors)、NumPy数组(numpy arrays)、数字(numbers)、字典(dicts)或列表(lists),但它在批次中发现了一个对象(object)。
相关问题
TypeError: default_collate: batch must contain tensors, numpy arrays, numbers, dicts or lists; found <class 'NoneType'>
这个错误通常是由于 `DataLoader` 加载的数据集中包含了空值(`None`)元素导致的。`DataLoader` 默认使用 `default_collate` 函数来将数据集中的元素组合成一个 batch,但是这个函数无法处理空值元素。
为了避免这个错误,可以在创建 `DataLoader` 对象时设置 `drop_last=True` 参数,这样 `DataLoader` 会在组成 batch 时去掉最后一个不完整的 batch,这样就可以避免因为空值元素导致的错误。另外,也可以在数据集加载时过滤掉空值元素。
例如,在创建 `DataLoader` 对象时可以这样设置:
```
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4, drop_last=True)
```
如果你希望在数据集加载时过滤掉空值元素,可以在数据集的 `__getitem__` 方法中进行判断和过滤:
```
def __getitem__(self, idx):
data = self.data[idx]
if data is None:
# 如果数据为空值元素,则跳过该元素
return self.__getitem__(idx + 1)
# 如果数据不为空,则进行后续处理
...
```
这样,就可以避免因为空值元素导致的 `default_collate` 错误。
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` 只能处理包含 tensor、numpy 数组、数字、字典或列表等数据类型的 batch,而不能处理 PIL 的 Image 对象。
要解决这个问题,可以考虑在定义数据集时,将 PIL 的 Image 对象转换为 tensor 或 numpy 数组。可以使用 `torchvision.transforms` 中的方法来实现这个转换。例如,可以使用 `transforms.ToTensor()` 将 PIL 的 Image 对象转换为 tensor。具体方法可以参考下面的代码:
```python
from torchvision import transforms
import torch
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor()
])
img = Image.open('path/to/image.jpg')
tensor_img = transform(img)
```
这样就可以将 PIL 的 Image 对象转换为 tensor,然后将 tensor 送入 `default_collate` 进行处理。