qq_51007474的博客

在一个图纸自动布局任务中，初始数据是xml文件，需要读取其中的数据，并进行初始化。

正如Numpy中所有的操作都是针对Numpy特有的变量类型Array，在Pytorch中几乎所有的操作都是针对Pytorch特有的变量类型Tensor。它们之间最大的不同是：Tensor既可以存储在GPU（或者’cuda’设备）上，也可以存储在cpu设备上（准确来讲是cpu的内存上）；Tensor.cpu()的作用是将cuda上的Tensor传回到cpu上。首先，tensor,中文叫做张量，它是Pytorch中最基本的数据类型，同时也是最最最重要的数据类型，基本上后面你无时不刻都在和它打交道。

在其中可以看到，_BaseDataLoaderIter中定义了__next__()方法，并且其中调用了_SingleProcessDataLoaderIte对象的最关键的_next_data()方法，于是猜测可能是由于pytorch版本的问题，于是将报错代码的next方法更改成_next_data()方法。最终，我们的猜想是成立的，问题得到了解决。这个对象本身并没有实现next方法，因此当你尝试调用它时，就会抛出AttributeError。

在执行pytorch的代码时遇到了这个报错。

本地安装matplotlib遇到的报错处理