“CIFAR10DataModule”对象没有属性“train_loader”

Question

您能告诉我为什么我没有导入CUFAR10DataModule()吗？

首先，我在GoogleColab上运行代码，

from pl_bolts.datamodules import CIFAR10DataModule
dm = CIFAR10DataModule()

然后，执行代码进行确认。

from torch.optim import Adam
optimizer = Adam(finetune_layer.parameters(), lr=1e-4)

for epoch in range(10):
  for batch in dm.train_loader:
    x, y = batch
    with torch.no_grad():
      features = backbone(x)

    preds = finetune_layer(features)
    loss = cross_entropy(preds, y)

    loss.backward()
    optimizer.step()
    optimizer.zero_grad()
    print(loss.item())

但是，运行代码后返回消息AttributeError: 'CIFAR10DataModule' object has no attribute 'train_loader'。

当运行代码以确认dm时，

for batch in dm.train_dataloader:
  x, y = batch
  print(x.shape, y.shape)
  break

错误说是TypeError: 'method' object is not iterable。

代码与示例看起来一样，但我想知道为什么会产生这样的错误呢？

Answer 1

代码有两个问题：

首先，获取底层PyTorch数据中心的方法是dm.train_dataloader()而不是dm.train_loader。它是一个函数，而不是一个属性。

for batch in dm.train_dataloader():
    x, y = batch
    ...

其次，由于您试图使用没有LightningDataModule的Trainer，所以需要手动调用

dm.prepare_data()
dm.setup()

。。以便通过.train_dataloader()提供数据采集器。