关于#python#的问题，请各位专家解答！

Question

运用getattr(ds, smode + '_data')后，一直报以上错误，该如何解决

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

根据你提供的信息，看起来你在尝试从torch.utils.data.Dataset子类（例如CIFAR-10数据集）中获取训练或测试数据。但是，你在执行getattr(ds, smode+'_data')时遇到了AttributeError，这通常意味着你试图访问的对象没有这个属性。

为了解决这个问题，首先我们需要确保在ds对象上存在smode+'_data'这样的属性。在CIFAR-10数据集中，我们可以直接通过train_data和test_data访问训练和测试数据。然而，如果你使用的数据集不直接提供这些属性，你需要查看数据集的具体实现，看看它如何组织数据。

为了调试，你可以先打印出ds对象的属性列表，确认是否有对应的属性名。这里是一个简单的例子：

print("ds attributes:", dir(ds))

如果发现确实没有对应的属性，那么可能需要调整代码去正确地获取数据。例如，许多数据集会将数据和标签打包在一起，你可能需要先解包它们。下面是一个可能的修复方式，这里假设数据集提供了data和targets属性：

if smode == 'train':
    ds_data = ds.train_data
    ds_labels = ds.train_labels
else:
    ds_data = ds.test_data
    ds_labels = ds.test_labels

ds = tnt.dataset.TensorDataset(torch.tensor(ds_data), torch.tensor(ds_labels))

这段代码首先根据smode选择训练或测试数据和标签，然后创建一个TensorDataset。注意，我在这里假设了ds.train_data、ds.train_labels、ds.test_data和ds.test_labels是可迭代的数据，如果是numpy数组或其他类型，可能需要转换成torch.tensor。

如果还是有问题，建议查阅你所使用数据集的文档，了解其内部结构以及如何正确访问数据。如果你能提供更具体的数据集名称，我可以提供更精确的帮助。