在使用PyTorch进行深度学习或机器学习项目时,可能会遇到各种报错信息。其中,“TypeError: default_collate: batch must contain tensors, numpy arrays, numbers, found”是一个常见的错误,它通常意味着在处理批数据时遇到了类型不匹配的问题。这个错误通常发生在以下几种情况: 数据类型不匹配:在将数据送入模型之前,确...
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...
return default_collate(batch) # 用默认方式拼接过滤后的batch数据,这里的defaut_collate就是pytorch默认给collate_fn传递的函数,需要导入才能使用 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. # 第一步:定义dataset dataset = NewDogCat(root='data/dogcat_wrong/', transform=transform) # 第二步:定义d...
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：
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: ...
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: 将整个数据集填充到最长的样本。 在批创建期间动态填充。 第一个解决方案可能看起来更简单—只需将所有样本扩展到最长的样本即可。 但有一个问题—我们会浪费内存和计算能力(它们在 GPU ...
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,不同类别返回的东西是不一样的,大家可以看看源码。
collate_fn=lambdax:tuple(x_.to(device)forx_indefault_collate(x)))# 将加载的数据置于 GPU 上 3. 基本工具 3.1 子集提取 以下函数返回的结果均为Dataset类(或Subset类型),可直接传入DataLoader中实现数据加载。 (1)random_split()函数 random_split(dataset, lengths, generator=<torch._C.Generator object...
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...