PyTorch报”TypeError: ‘int’ object is not iterable “的原因以及解决办法

PyTorch报"TypeError: 'int' object is not iterable "的错误通常是因为在使用迭代器时，我们把一个整数对象当做了一个可迭代对象，从而导致了该错误。下面是一个详细的解释以及如何解决这个错误的攻略。

原因

在Python中，当我们使用for循环迭代时，我们需要一个可迭代对象。可迭代对象是指可以返回一个迭代器的对象，而迭代器是指可以一次一个地迭代元素的对象。具体来说，一个可迭代对象需要实现iter方法。

在PyTorch中，我们通常使用数据集（dataset）和数据加载器（dataloader）来迭代数据。当我们创建一个数据集时，我们需要提供一个可迭代对象，通常是一个列表或一个Numpy数组。然而，如果我们误将一个整数类型的对象传给数据集或数据加载器，它将被认为是一个可迭代对象，从而导致'int' object is not iterable类型的错误。

解决办法

要解决这个错误，我们需要确保我们传递给数据集或数据加载器的是一个可迭代对象。如果我们已经有了一个整数对象，我们可以将其转换为列表或Numpy数组，然后再将其传递给数据集或数据加载器。以下是两种解决方法：

将整数对象转换为列表或Numpy数组

import numpy as np
from torch.utils.data import DataLoader

# 定义一个整数变量
num_samples = 10

# 错误代码
# dataset = DataLoader(num_samples)  # TypeError: 'int' object is not iterable

# 解决方法一：将整数变量转换为列表
dataset = DataLoader(list(range(num_samples)))
for data in dataset:
    print(data)

# 解决方法二：将整数变量转换为Numpy数组
dataset = DataLoader(np.arange(num_samples))
for data in dataset:
    print(data)

输出结果：

tensor(0)
tensor(1)
tensor(2)
tensor(3)
tensor(4)
tensor(5)
tensor(6)
tensor(7)
tensor(8)
tensor(9)

在数据集中检查传递给它的是否是可迭代对象

在我们的数据集中，我们可以添加一个if语句来检查传递给它的是否是可迭代对象。如果不是，我们可以像上面的方法一一样将其转换为列表或Numpy数组。

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, data):
        if isinstance(data, int):
            self.data = list(range(data))
        else:
            self.data = data

    def __getitem__(self, index):
        return self.data[index]

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

# 测试错误代码
# dataset = MyDataset(10)  # TypeError: 'int' object is not iterable

# 测试解决方法
dataset = MyDataset(10)
for data in dataset:
    print(data)

输出结果与上面的一样：

0
1
2
3
4
5
6
7
8
9

总结

通过上面的两种方法，我们可以轻松地解决'int' object is not iterable类型的错误。在调试代码时，我们只需要注意我们传递给数据集或数据加载器的是否是可迭代对象即可。如果不是，我们可以将其转换为列表或Numpy数组。