CIFAR10のDataloaderの中身が見たい

Question

前提・実現したいこと

Pytorchを用いて、CIFAR10の画像分類を行おうとしています。
データセットをインストールしDataloaderをつくることができたので、中身を以下のコードで確認しようとしたところエラーがでてしまいました。

発生している問題・エラーメッセージ

'tuple' object is not callable

該当のソースコード

#cifarデータセットのダウンロード
train_data=datasets.CIFAR10(root="./data",train=True,transform=transforms.Compose([(transforms.ToTensor(),transforms.Normalize([0.5,0.5,0.5],[0.5,0.5,0.5]))]),download=True)
test_data=datasets.CIFAR10(root="./data",train=False,transform=transforms.Compose([(transforms.ToTensor(),transforms.Normalize([0.5,0.5,0.5],[0.5,0.5,0.5]))]),download=True)  
#Dataloaderの作成
batch_size=1024
train_loaders=torch.utils.data.DataLoader(train_data,batch_size,shuffle=True)
test_loaders=torch.utils.data.DataLoader(test_data,batch_size,shuffle=False)
#Dataloaderの1番目の要素の確認
for i,y in train_loaders:
   break
print(i)
print(y)

試したこと

インターネットを活用し、自分なりに解決方法を調べてみましたが、思うような情報は得られませんでした。
ご回答の程、よろしくお願いいたします。

Answer 1

print() で表示しても数値が出力されるだけなので、画像にして Notebook とかに出力すればいいのではないでしょうか。

import torchvision
import torchvision.transforms as T
from IPython.display import display


def imshow(img):
    img = T.functional.to_pil_image(img)
    display(img)


train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="/data", train=True, transform=T.ToTensor())
train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=64)

# 1バッチ取得する。
imgs, _ = next(iter(train_dataloader))

# グリッド上に並べて1枚の画像にする。
img = torchvision.utils.make_grid(imgs, ncols=10)
imshow(img)

Comments

[T-R-M]

ご回答ありがとうございます。
こちらも試させていただきたいと思います。ですが、数字を確認する方法もございますでしょうか。MNISTでは同様の手順で確認できたため、気になっています。
よろしくお願いいたします。

[tiitoi]

質問のコードでエラーが出る原因は
[(transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5]))]
のところが tuple の list になっているからです.
タプルを消せばエラーがでないで数値が出力されます
[transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])]

[T-R-M]

ご指南の通り修正したところ確認することができました、ありがとうございました。
もしよろしければ、上記のようなtupleのlist形式で正規化したdatasetsだと数値が取り出せない理由もご教授いただけないでしょうか。
よろしくお願いいたします。

[tiitoi]

> tupleのlist形式で正規化したdatasetsだと数値が取り出せない理由もご教授いただけないでしょうか。

torchvision の API の仕様です
transforms.Compose() にわたすのは1次元のリストやタプルは OK ですが、タプルのリストだと2次元になってしまい、そのような値は想定されていないため、NGです

https://pytorch.org/vision/stable/transforms.html#torchvision.transforms.Compose

[tiitoi]

> MNISTでは同様の手順で確認できたため

MNIST でもその書き方だと同様のエラーが出るはずですよ
データセットは関係なくて、transforms.Compose() にわたす引数が間違っているので、タイプミスとかではないですか？

[T-R-M]

納得いたしました。
ご丁寧に回答いただき、ありがとうございました。