报错信息 TypeError: default_collate: batch must contain tensors, numpy arrays, numbers, dicts or lists; found <class 'NoneType'> 主要原因是由于获取到batch中输入有None,反推代码,说明你的__getitem__()函数返回值为None,因此出现如下报错。 解决方法 因此,解决方法就是不...
cifar10数据集读入的图片没有转为张量导致的，添加将图片转为张量的模块即可：
最后跳到我们自定义的DataSet(Dataset):类的__getitem__(self, index),一次给它一个索引,循环batch_size次。循环完成之后默认将进入default_collate(batch)方法,整合这个batch的数据。 class BaseDataLoaderIter(object): def __next__(self): data = self._next_data() # ... 1. 2. 3. 4. 5. class ...
Pytorch 内置的 default_collate() 会将NumPy arrays 转换为 PyTorch tensors 5 Dataloader 5.1 参数解析 class torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=None, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker...
84 return [default_collate(samples) for samples in transposed] RuntimeError: each element in list of batch should be of equal size 错误消息表明不可能创建非矩形张量。 顺便说一句,可以看到触发错误的是default_collate函数。 我们可以做什么? 有两种解决方案: ...
return[default_collate(samples)forsamplesintransposed] raiseTypeError(default_collate_err_msg_format.format(elem_type)) 看到倒数第三行了么?这就是为什么会报错的原因了。所以如果可以,我建议还是自己设定mycollate()函数,因为源码里如果你的dataset输出的元素不是tensor类型,那么将会按照它的方式来重新组织来返回...
batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=default_collate, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None) 可以看到初始化参数里有两种sampler:sampler和batch_sampler,都默认为None。前者的作用是生成一系列的index,而batch_sampler则是将sampler生成的indices打包分组,得到一个又一...
DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle=False,sampler=None,num_workers=0,collate_fn=default_collate,pin_memory=False,drop_last=False) 参数含义如下: dataset:加载的数据集 batch_zize: 批大小 shuffle: 是否将数据打乱 sampler:样本抽样,常用的有随机采样RandomSampler,shuffle=True时自动调用随机采样...
可以看到collate_fn默认是等于default_collate,那么这个函数的定义如下。 Paste_Image.png 是不是看着有点头大,没有关系,我们先搞清楚他的输入是什么。这里可以看到他的输入被命名为batch,但是我们还是不知道到底是什么,可以猜测应该是一个batch size的数据。我们继续往后找,可以找到这个地方。
可以看到collate_fn默认是等于default_collate,那么这个函数的定义如下。 是不是看着有点头大,没有关系,我们先搞清楚他的输入是什么。这里可以看到他的输入被命名为batch,但是我们还是不知道到底是什么,可以猜测应该是一个batch size的数据。我们继续往后找,可以找到这个地方。