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。

相关问题

typeerror: default_collate: batch must contain tensors, numpy arrays, numbers, dicts or lists; found <class 'nonetype'>

### 回答1：
这个错误提示是说在使用 PyTorch 的默认数据集加载器时，数据集中的一个 batch（批次）中包含了不支持的数据类型，应该是其中包含了 NoneType 类型的数据。建议检查数据集中的数据类型是否正确，或者尝试使用其他数据集加载器。

### 回答2：
这个错误是在PyTorch中经常出现的，通常是由于在构建一个批次数据时出现数据类型不匹配的问题而引起的。这个错误的原因可能有很多，但总的来说，它是由于在某个位置传入了一个非法的数据类型导致的。

该错误主要是由于批次数据中出现了未知的数据类型，即批次数据中出现了不支持的数据类型。通常情况下，数据类型应该是张量（tensor）或者numpy数组（numpy arrays），或者可以将它们转换为张量或numpy数组。但是，如果你在批次数据中包含非以上类型的数据，则会出现“TypeError: default_collate: batch must contain tensors， numpy arrays， numbers， dicts or lists; found nonetype”这个错误。

要解决这个错误，你需要确定哪个数据类型是不正确的，因为它很可能是在某个位置发生的。如果你确定了该位置，则只需要将错误数据类型更改为支持的数据类型即可。如果你无法确定具体位置，可以尝试使用debug来查找错误，找到数据类型错误所在的位置。

在这个过程中，你需要注意不要混淆不同类型的数据，避免数据类型不匹配导致的错误。通过这些方法，你应该能够顺利地解决这个错误，让程序能够顺利地运行。

### 回答3：
这个错误提示是在使用PyTorch的dataloader时出现的。它提醒我们dataloader的参数batch必须是包含了tensor、numpy数组、数字、字典或列表类的数据类型。但是该类型中发现了<class 'NoneType'>类型，也就是空值。

要解决这个问题，我们需要先确定在什么地方出现了空值。通常情况下，我们载入数据时可能会遇到一些数据缺失等问题导致出现了NoneType类型的空值。在遇到出现空值的数据时，我们可以采用一些处理手段，如删除这些数据、填充缺失的值等。

在实现dataloader时，可以考虑在创建dataloader前对数据进行处理，确保数据的格式符合要求。另外，我们也可以添加一些异常处理的代码来避免这种错误的发生。

除此之外，还需要在调用dataloader时注意参数是否正确，比如在进行batch_size的设置时，需要保证每个batch的数据格式完全一致。同时，我们也可以通过打印出每个batch的数据来定位问题。

总之，当我们遇到这个错误提示时，需要检查数据的格式是否符合要求，确保数据不含有空值等异常情况。另外，也需要在调用dataloader时注意参数的正确设置，以避免该错误的出现。

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：

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。