Catalyst中使用Sampler时出现`TypeError: 'module' object is not callable`错误

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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