迭代器不适用于GPU上的DataLoader

时间:2020-08-19 13:12:26

标签: python pytorch google-colaboratory

我在Google Colab上使用PyTorch,在使用GPU时遇到此错误,

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-33-41cdbc758ecd> in <module>()
----> 1 dataiter= iter(trainloader)

TypeError: '_SingleProcessDataLoaderIter' object is not callable

但是使用普通CPU不会出现错误。

我的代码:

%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'retina'

import torch
import numpy as np
from torchvision import datasets, transforms

from collections import  OrderedDict

from torch import nn
from torch import  optim
import torch.nn.functional as F
import helper


transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

trainset= datasets.MNIST("MINIST_data/", download= True, train=True, transform=transform)
trainloader= torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size= 64, shuffle=True)
dataiter= iter(trainloader)

使用enumerate而不是iter可以在GPU上运行,但是我不知道为什么,有人可以向我解释该错误以及为什么会发生该错误!?

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

您不必使用iter。 trainloader已经可以迭代。像这样for data in trainloader:for index, data in enumerate(trainloader):