Pytorch 闪电：'CIFAR10DataModule' 对象没有属性 'train_loader'

Question

你能告诉我为什么导入 CUFAR10DataModule() 失败吗？

起初，我运行 GoogleColab 上的代码，

from pl_bolts.datamodules import CIFAR10DataModule
dm = CIFAR10DataModule()

然后，执行验证码

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，运行输入代码后返回了消息AttributeError: 'CIFAR10DataModule' object has no attribute 'train_loader'。

当代码为运行确认dm,

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

错误显示 TypeError: 'method' object is not iterable。

代码和例子看起来一样，但是我想知道为什么会产生这样的错误？

Answer 1

您的代码有两个问题：

首先，获取底层 PyTorch 数据加载器的方式是 dm.train_dataloader() 而不是 dm.train_loader。它是一个 函数，而不是属性。

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

其次，由于您尝试使用没有 Trainer 的 LightningDataModule，您需要手动调用

dm.prepare_data()
dm.setup()

.. 为了让数据加载器可以通过 .train_dataloader().

Pytorch 闪电：'CIFAR10DataModule' 对象没有属性 'train_loader'

Pytorch lightning: 'CIFAR10DataModule' object has no attribute 'train_loader'

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