迭代器不适用于 GPU 上的 DataLoader答案

【问题标题】：Iterator doesn't work with DataLoader on GPU迭代器不适用于 GPU 上的 DataLoader
【发布时间】：2020-12-08 18:27:40
【问题描述】：

我在 Google Colab 上使用 PyTorch，使用 GPU 时出现此错误，

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

TypeError: '_SingleProcessDataLoaderIter' object is not callable

但是使用正常的CPU没有错误。

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 适用于GPU，但我不知道为什么，有人可以向我解释错误以及为什么会发生！？

【问题讨论】：

你的代码在 colab 上和我一起工作
@Mughees 在 GPU 上运行？！
是的，它适用于 gpu
也许是火炬版本的原因？？
您自己安装？因为 colab 的 torch 是相同的 1.6

标签： python pytorch google-colaboratory

【解决方案1】：

您不必使用 iter。 trainloader 已经是可迭代的。循环应该像这样for data in trainloader: 或for index, data in enumerate(trainloader):

【讨论】：