TypeError: iter() returned non-iterator of type

最新推荐文章于 2024-08-26 15:20:04 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： pytorch python 深度学习
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TypeError: iter() returned non-iterator of type

再重写pytorch的dataloader的next函数时，报错TypeError: iter() returned non-iterator of type，原因是我是用的是python3，next()函数的的复写改为了___next__(), 用python2 写next()就没有问题了

Python中常见的一个错误是“[TypeError: iter() returned non-iterator of type]“，该错误表示我们尝试使用非迭...
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03-26 1129
"[TypeError: iter() returned non-iterator of type]"是Python中常见的一个错误，它提示我们尝试使用非迭代类型的对象进行迭代操作。为了避免出现该错误，需要在使用for循环进行迭代时，确保所使用的对象支持迭代操作，并且使用iter()函数时，返回的对象类型是一个迭代器对象。Python中常见的一个错误是"[TypeError: iter() returned non-iterator of type]"，该错误表示我们尝试使用非迭代类型的对象进行迭代操作。
TypeError: iter() returned non-iterator of type ‘all_pairs2‘问题详解
qq_18537311的博客
11-20 371
ModuleNotFoundError: No module named 'xxx' TypeError: iter() returned non-iterator of type 'xxx'
TypeError: iter() returned non-iterator of type 'xx' 从Python3开始，要用__next__
北京的开始
06-02 8598
从Python3开始，要用__next__ http://www.python.org/dev/peps/pep-3114/ 代码： class MyIterator(object):     def __init__(self,step):         self.step=step          def next(self):         if self.step
Python 3.6 TypeEror: iter() returned non-iterator of type
weixin_33924770的博客
03-08 345
环境：Python 3.6 class Fabs(object): def __init__(self,max): self.max = max self.n, self.a, self.b = 0,0,1 def __iter__(self): return self def...
pytorch从dataloader中取数据 （python从enumerate或iterator对象中取数据）
Hello Word!
08-31 9853
报错： TypeError: 'enumerate' object is not subscriptable TypeError: 'DataLoader' object is not an iterator 代码： _, (inputs2, labels2) = next(enumerate(test2)) _, (inputs3, labels3) = next(enumerate(test3)) iter应该同理。 next(iter(test3)) enumerate还可以加索引 ...
【qemu+libvirt+virt-manager源码安装】
最新发布
qq_26962739的博客
08-26 1616
Linux源码升级安装虚拟机三件套教程
解密 Python 迭代器的实现原理
ZL4120505的博客
04-18 630
不管变量 obj 指向什么样的可迭代对象，都可以交给 iter 函数，会调用类型对象内部的 __iter__，底层是 tp_iter，得到对应的迭代器。不管变量 it 指向什么样的迭代器，都可以交给 next 函数进行迭代，会调用迭代器的类型对象的 __next__，底层是 tp_iternext，将值迭代出来。这里我们只看接收一个可迭代对象的情况，所以核心就在于 PyObject_GetIter，它是根据可迭代对象生成迭代器的关键，我们来看一下它的逻辑是怎么样的？可迭代对象我们知道了，那什么是迭代器呢？
TypeError: iter() returned non-iterator of type 'SimpleCounter'
lance～crazy
10-18 884
错误实例 # 1. 简单的迭代器 class SimpleCounter(object): def __init__(self, start, end): self.current = start self.end = end def __iter__(self): 'returns itself as an iterator obj...
OpenKE训练模型时报错TypeError: iter() returned non-iterator of type ‘TrainDataSampler‘（python2.7）
feng_yue77的博客
07-02 346
从github上拉下来OpenKE但是在运行transE的时候报错： TypeError: iter() returned non-iterator of type ‘TrainDataSampler’ 解决方法： 1 检查一下你的python版本是否为3.0以上，在python3.0中迭代器的规则发生了一些变化。在新的迭代器规则中，迭代器对象应该实现__next__方法，而不是next，而2.7版本还是next，如果你的版本是2.7（2.几）继续往下看 2 在OpenKE/openke/data/Tr
TypeError: iter() returned non-iterator of type ‘xxx‘
Debug yourself!
06-14 267
最近在读《Python高级编程》（Ziade著），看到里面的自我设计的迭代器
Python迭代器
老司机开代码的博客
03-09 651
文章目录1. 可迭代对象1.2 判断一个对象是否是可迭代对象1.2 对可迭代对象的解读1.3 小结2. 迭代器2.1 for的解读2.2 解读迭代器2.3 自定义迭代器3. 迭代器的应用场景3.1 场景一3.2 场景二4. 迭代器的其他应用4.1 range4.2 类型转换 1. 可迭代对象 对list,tuple,str等类型的数据使用for…in…的循环语法, 可以从其中依次拿到数据进行使用，我们把这样的过程称为遍历，也叫迭代；同时称list，tuple，str等类型的的数据为可迭代对象。 1.
201819102039宝婉露
BAOWL的博客
09-18 198
jsp九种内置对象：request, reponse, out, session, application, config, pagecontext, page, exception. 1.request对象 代表了客户端的请求信息，是接受信息传送到电脑服务器的数据。主要用于接受通过HTML协议转送到服务器的数据（包括头信息、系统信息、请求方式以及请求参数等）。request对象的作用域为一次请求。 <form action="request.jsp"> username:<input
python函数&方法
weixin_41877908的博客
12-14 105
python函数方法学习
【TensorFlow】TensorFlow报错及解决方法（持续更新中）
qq_36643449的博客
05-02 7280
1. AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘placeholder’ 该问题出现的原因是：安装的tensorflow版本是2.0的，所以使用以前的代码tensorflow中的函数不兼容。 因此为了解决这个问题，必须把 import tensorflow as tf 改成： import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() 问题类型：AttributeError: modu
tensorflow报错
10-07
引用:import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() 。 引用:1. AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘placeholder’ 。 引用:问题类型：AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘set_random_seed’，最后一个引号里面的内容可能不一样，但问题的类型是一样的。 2. TypeError: iter() returned non-iterator of type ‘DataInputTest’ 。 这些错误通常是由于使用不兼容的版本或方法引起的。首先，确保你的tensorflow版本与你的代码兼容。在引用中，使用"import tensorflow.compat.v1"和"tf.disable_v2_behavior()"可以使tensorflow兼容低版本的代码。然后，对于AttributeError错误，它表明你正在尝试访问tensorflow模块中不存在的属性。在引用中，错误是"module ‘tensorflow’ has no attribute ‘placeholder’"，这意味着你正在尝试访问"placeholder"属性，但它在你的tensorflow版本中不存在。你可以查看tensorflow的文档或使用适当的替代方法来解决这个问题。对于TypeError错误，它表示你正在尝试对一个非迭代对象使用iter()函数。在引用中，错误是"iter() returned non-iterator of type ‘DataInputTest’"，这意味着你正在尝试对类型为'DataInputTest'的非迭代对象使用iter()函数。你需要确保你的对象是可迭代的，或者检查你是否在使用正确的对象。针对这些错误，你可以通过查看官方文档、更新tensorflow版本或检查代码逻辑来解决问题。
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