迭代器无法与 GPU 上的 DataLoader 配合使用

Question

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

但使用普通CPU时没有错误。

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与 GPU 配合使用，但我不知道为什么，有人可以向我解释这个错误以及为什么会发生这种情况！？

Answer 1

如果您只需要加载一个步骤，next() 则不能直接使用DataLoader这样的：next(data_loader)，给出错误：TypeError: 'DataLoader' object is not an iterator。

迈出一步：next(enumerate(data_loader))有效。