python-3.x - 无法遍历 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迭代训练示例。但是，在迭代器上调用 next() 时出现错误。 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 channel ，而 CIFAR10 数据集由彩色图像组成，即，每张图片都有 3 channel 。

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)) 替换为 transforms.Normalize([0.5], [0.5]).