torch TypeError: 'NoneType' object is not iterable

当使用PyTorch中的某些函数时，如果输入的张量（tensor）是None，则会出现“TypeError: 'NoneType' object is not iterable”错误。这可能是由于输入张量的维度或大小不正确，者是由于输入张量没有被正确初始化。要解决此问题，您可以检查输入张量是否具有正确的维度和大小，并确保在使用之前对其进行初始化。

--相关问题--:

相关问题

for obj in list(torch.cuda.memory_allocated()): 提示错误TypeError: 'int' object is not iterable

这个错误提示表明你试图迭代一个 int 对象，而 int 对象不支持迭代操作。推测你的代码应该是这样的：

import torch

memory_usage = torch.cuda.memory_allocated()
for obj in list(memory_usage):
    # do something

`torch.cuda.memory_allocated()` 返回的是一个 int 类型的值，它表示当前 PyTorch 程序在 GPU 上已经分配的内存大小，因此不能直接迭代。如果你想要迭代一个列表，可以将它封装到一个列表中，例如：

import torch

memory_usage = [torch.cuda.memory_allocated()]
for obj in memory_usage:
    # do something

或者直接使用列表：

import torch

memory_usage = [1, 2, 3, 4]  # 这里假设你有一个列表需要迭代
for obj in memory_usage:
    # do something

希望这能帮助你解决问题。

出现TypeError: 'NoneType' object is not callable

出现 `TypeError: 'NoneType' object is not callable` 错误是因为你在尝试调用一个 `None` 类型的对象，通常这意味着你试图对一个未初始化或未定义的函数进行调用。

从提供的引用来看，问题可能出现在以下几个部分：

1. `ftdeviceval_loaderepochbest_acc)` 可能是一个函数名，但在这个上下文中，它可能是 `None`，因为之前的代码片段没有显示这个函数是如何被赋值的。
2. 在 `train_path = work_dir + ...` 这一行，如果 `os.getcwd()` 返回 `None`，则 `train_path` 的计算可能会有问题。
3. `_DatasetKindIterable` 或 `_next_data` 方法看起来是在 `torch.utils.data.DataLoader` 中，可能在某些情况下，`self_sampler_iter` 是 `None`，导致后续调用出错。

解决这个问题，你可以检查以下几个点：
- 确保 `os.getcwd()` 返回的是预期的目录路径，而不是 `None`。
- 检查 `ftdeviceval_loaderepochbest_acc)` 函数是否已经定义并赋值了。
- 确认 `self_sampler_iter` 是否在适当的地方初始化，特别是在使用 `tqdm` 进度条时。