文章目录
- 代码示例
- 报错信息
- 报错原因
- 解决方法
- 其他问题
代码示例
plt.imshow(np.squeeze(images[0]))
报错信息
Invalid shape (3, 60, 90) for image data
报错原因
格式错误，输入具有RGB值的图像，输入三维数组参数的格式应该是（高度，宽度，通道数）
我们可以看一下显示数据信息
dataiter = iter(trainloader)
images, labels = dataiter.next()
print(type(images))
print(images.shape)
# output
<class 'torch.Tensor'>
torch.Size([32, 3, 60, 90])
对于图像数据，这通常是 (batch_size, channels, height, width)。
也就是说它的每个图像格式是（通道数，宽度，高度），我们需要将其调整为（宽度，高度，通道数）的格式
解决方法
将图像数据调整为（宽度，高度，通道数）的格式，以便于正确地显示和处理图像。
plt.imshow(np.squeeze(np.transpose(images[0], (1, 2, 0))))
其他问题
下面这段代码如果出现报错
# 获取一个 Batch 的图片
dataiter = iter(train_loader)
images, labels = dataiter.next()
AttributeError: '_SingleProcessDataLoaderIter' object has no attribute 'next'
出错原因：Python 版本问题
解决方案
x = next(dataiter)
# or
x = dataiter.__next__()
