Catalyst中使用Sampler时出现`TypeError: 'module' object is not callable`错误
作者:佚名
上传时间:2023-12-08
运行软件:Catalyst
软件版本:Catalyst 21.12
版权申诉
在Catalyst中,当出现TypeError: 'module' object is not callable
错误时,通常是由于在定义Sampler时,对Sampler对象的调用方式不正确。这个错误表明代码中试图调用一个模块(module)对象,而不是可调用的函数或类。
要解决这个问题,首先要检查你自定义的Sampler类或函数的定义。确保在定义Sampler时使用的是正确的语法和调用方式。Sampler应该是一个类,并且可以通过实例化该类来创建Sampler对象。以下是一个示例:
from torch.utils.data import Sampler
class CustomSampler(Sampler):
def __init__(self, data_source):
# 在这里进行采样逻辑的初始化
def __iter__(self):
# 返回迭代器
def __len__(self):
# 返回数据集长度
# 在使用时,实例化CustomSampler
dataset = YourDataset()
custom_sampler = CustomSampler(dataset)
确保你的Sampler类继承自torch.utils.data.Sampler
类,并实现了__init__
、__iter__
和__len__
方法。在实例化时,传递你的数据集作为参数,然后将实例化的Sampler对象用于Catalyst的DataLoader中。
通过正确定义Sampler,你应该能够避免TypeError: 'module' object is not callable
错误,并成功在Catalyst中使用自定义的数据采样逻辑。
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