在Python 3.7中，“迭代器”对象没有“next”属性。

Question

我正在尝试迭代我的数据集并获取第一个元素。

    transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5),(0.5)),])
    trainloader = datasets.MNIST('~/.pytorch/MNIST_data' , download=True,train=True , transform=transform)
    ds = iter(trainloader)
    img, labels = ds.next()

但是它返回了这个错误。

    AttributeError: 'iterator' object has no attribute 'next'

我也尝试过这个方法

    img , labels = next(ds)

返回此错误

    StopIteration:

我有什么遗漏吗？

- art

---

MNIST类实现了__getitem__方法。所以为什么不直接使用trainloader[0]来获取第一个项目呢？ - undefined

Answer 1

这可能是一个问题：https://github.com/microsoft/DeepSpeedExamples/issues/222 然后进行更改：

images, labels = dataiter.next()

to:

images, labels = next(dataiter)

- Al Conrad

Answer 2

如果你按照https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html上的教程，就可以学习it技术。请注意，这篇文章需要润色，使其更易懂，并保留HTML标签。

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

dataiter = iter(trainloader)
images, labels = dataiter.next()

您的数据集中缺少DataLoader()函数。

- Rajarishi Devarajan