无法迭代 PyTorch MNIST 数据集

Question

我正在尝试在 Pytorch 中加载 MNIST 数据集，并使用内置数据加载器来迭代训练示例。但是，在迭代器上调用 next() 时出现错误。我用 CIFAR10 没有这个问题。

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

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

batch_size = 128

dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4)
dataiter = iter(dataloader)
dataiter.next() # ERROR
# RuntimeError: output with shape [1, 28, 28] doesn't match the broadcast shape [3, 28, 28]

我正在使用 Python 3.7.3 和 PyTorch 1.1.0

Answer 1

MNIST数据集由灰度图像组成，即每个图像只有1通道，而 CIFAR10数据集由彩色图像组成，即每个图像都有3通道。

因此，如果是MNIST数据集，请将transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))to替换为transforms.Normalize([0.5], [0.5])。