dataiter = iter(test_loader) images, labels = dataiter.next()为什么报错AttributeError: '_SingleProcessDataLoaderIter' object has no attribute 'next'

这是因为在 PyTorch 1.5 及以上版本中，DataLoaderIter已被弃用。应该使用DataLoader的迭代器方法来代替，即不再使用`.next()`方法。

所以，你可以尝试使用以下代码：

dataiter = iter(test_loader)
images, labels = next(dataiter)

这将从`test_loader`中获取一个批次的数据。请注意，这里使用了 Python 的内置函数`next()`来获取下一个元素。

相关问题

dataiter = iter(train_loader) images，x = dataiter.next()

你好，欢迎使用 ChitGPT！对于你的问题，dataiter = iter(train_loader) images，x = dataiter.next()，这段代码的作用是从 train_loader 中获取一批图像数据，即将训练数据集分成了若干个 batch，每次从其中获取一个 batch。其中，iter(train_loader) 是将 train_loader 转换为可迭代对象，dataiter = iter(train_loader) 则是创建迭代器，即通过调用 next() 方法依次获取每个 batch 的数据。x 是获取的一个 batch 的输入数据，images 则是这个 batch 中的图像数据。这样可以在训练模型时，对大数据集进行拆分，分批训练，从而提高模型的训练效率。有其他问题欢迎继续提问。

解释一下：if __name__ == '__main__': # get some random training images dataiter = iter(train_loader) # images, labels = dataiter.next() images, labels = dataiter.__next__() print(images,labels) # show images imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) # print labels print(' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4))) # Configure the device to train on use_cude = True print('Cuda Available:', torch.cuda.is_available()) device = torch.device('cuda:2' if (use_cude and torch.cuda.is_available()) else 'cpu') # # Display size of the data # print(train_set.data.shape) # print(test_set.data.shape) model = VGG16().to(device) train_model(train_loader,test_loader,model)

如果 __name__ 等于 '__main__'： 是 Python 中的一个特殊语句，用于判断当前脚本是否被直接执行。 当直接运行脚本时，__name__ 会被设置为 '__main__'，而当脚本被作为模块导入时，__name__ 就是模块名。因此，通过使用这个语句，可以在直接运行脚本时运行某些代码，而在被导入时不运行这些代码。这是 Python 中模块化开发的一个重要特性。