PyTorchDataLoader在自定義資料集上回傳串列而不是張量 -有解無憂

我做了一個關于我的資料集的試驗，這是我完整的代碼：

data_root='D:/AuxiliaryDocuments/NYU/'
raw_data_transforms=transforms.Compose([#transforms.ToPILImage(),
                           transforms.CenterCrop((224,101))。
                           transforms.ToTensor()])
depth_data_transforms=transforms.Compose([transforms.CenterCrop((74,55)),
                                      transforms.ToTensor()])

filename_txt={'image_train':'image_train.txt', 'image_test':'image_test.txt' 。
          'depth_train':'depth_train.txt', 'depth_test':'depth_test.txt' }


class Mydataset(Dataset):
  def __init__(self,data_root,transformation,data_type):
     self.transform=transformation
     self.image_path_txt=filename_txt[data_type]。
     self.sample_list=list()
     f=open(data_root '/' data_type '/' self.image_path_txt)
     lines=f.readlines()
     for line in lines:
        line=line.strip()
        line=line.replace(';','')
        self.sample_list.append(line)
     f.關閉()

  def __getitem__(self, index):
     item=self.sample_list[index] 。
     img=Image.open(item)
     如果self.transform不是無。
        img=self.transform(img)
     idx=index
     print(type(img))
    回傳 idx,img

 def __len__(self):
    return len(self.sample_list)

我列印的img型別是<類'torch.Tensor'>，然后我使用了下面的編碼：

test=Mydataset.com/share.html

test=Mydataset(data_root,raw_data_transforms, 'image_train')
test_1=Mydataset(data_root,depth_data_transforms,'depth_train')
test2=DataLoader(test,batch_size=4,num_workers=0,shuffle=False)
test_2=DataLoader(test_1,batch_size=4,num_workers=0,shuffle=False)


列印資訊：
for idx,data in enumerate(test_2):
   print(idx,data)
   print(type(data))

但是資料的型別是'<class 'list' >'，我需要的是張量。
uj5u.com熱心網友回復：
這就是預期的輸出。在你的例子中，DataLoader 應該回傳一個串列。DataLoader的輸出是(inputs batch, labels batch)。
例如，
for idx, data in enumerate(test_dataloader):
  如果idx == 0:
    print(type(data))
    print(len(data), data[0].shape, data[1].shape)


<類'串列'>
2 torch.Size([64, 1, 28, 28]) torch.Size([64])

在這里，64個標簽對應于批次中的64個影像。
為了把它傳遞給模型，你可以這樣做
#如果你在你的資料集中首先回傳img
    return img, idx

# 要么
for idx, data in enumerate(test_dataloader):
    # 將輸入傳遞給模型
    out = model(data[0])
    # 你的標簽是data[1]。

# 或者
for idx, (inputs, labels) in enumerate(test_dataloader):
    # 把輸入傳給模型
    out = model(inputs)
    # 你的標簽在 "標簽 "變數中







        
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