Pytorch - объединение наборов данных перед использованием Dataloader

Question

Я пытаюсь загрузить два набора данных и использовать их оба для обучения.

Варианты комплектации: python 3.7; pytorch 1.3.1

Можно создавать загрузчики данных отдельно и последовательно обучаться им:

from torch.utils.data import DataLoader, ConcatDataset


train_loader_modelnet = DataLoader(ModelNet(args.modelnet_root, categories=args.modelnet_categories,split='train', transform=transform_modelnet, device=args.device),batch_size=args.batch_size, shuffle=True)

train_loader_mydata = DataLoader(MyDataset(args.customdata_root, categories=args.mydata_categories, split='train', device=args.device),batch_size=args.batch_size, shuffle=True)

for e in range(args.epochs):
    for idx, batch in enumerate(tqdm(train_loader_modelnet)):
        # training on dataset1
    for idx, batch in enumerate(tqdm(train_loader_custom)):
        # training on dataset2

Примечание. MyDataset - это пользовательский класс набора данных, в котором реализовано def __len__(self): def __getitem__(self, index):. Поскольку вышеупомянутая конфигурация работает, кажется, что это - реализация, в порядке.

Но в идеале я хотел бы объединить их в один объект загрузчика данных. Я попытался сделать это в соответствии с документацией к pytorch:

train_modelnet = ModelNet(args.modelnet_root, categories=args.modelnet_categories,
                          split='train', transform=transform_modelnet, device=args.device)
train_mydata = CloudDataset(args.customdata_root, categories=args.mydata_categories,
                             split='train', device=args.device)
train_loader = torch.utils.data.ConcatDataset(train_modelnet, train_customdata)

for e in range(args.epochs):
    for idx, batch in enumerate(tqdm(train_loader)):
        # training on combined

Однако при случайных партиях я получаю следующий «ожидаемый тензор в качестве элемента X в аргументе 0, но вместо этого получаю тип кортежа». Любая помощь будет высоко ценится!

>   40%|████      | 53/131 [01:03<02:00,  1.55s/it]
>  Traceback (mostrecent call last):   File
> "/home/chris/Programs/pycharm-anaconda-2019.3.4/plugins/python/helpers/pydev/pydevd.py",
> line 1434, in _exec
>     pydev_imports.execfile(file, globals, locals)  # execute the script   File
> "/home/chris/Programs/pycharm-anaconda-2019.3.4/plugins/python/helpers/pydev/_pydev_imps/_pydev_execfile.py", line 18, in execfile
>     exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc)   File "/home/chris/Documents/4yp/Data/my_kaolin/Classification/pointcloud_classification_combinedset.py",
> line 83, in <module>
>     for idx, batch in enumerate(tqdm(train_loader)):   File "/home/chris/anaconda3/envs/4YP/lib/python3.7/site-packages/tqdm/std.py",
> line 1107, in __iter__
>     for obj in iterable:   File "/home/chris/anaconda3/envs/4YP/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py",
> line 346, in __next__
>     data = self._dataset_fetcher.fetch(index)  # may raise StopIteration   File
> "/home/chris/anaconda3/envs/4YP/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/_utils/fetch.py",
> line 47, in fetch
>     return self.collate_fn(data)   File "/home/chris/anaconda3/envs/4YP/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/_utils/collate.py",
> line 79, in default_collate
>     return [default_collate(samples) for samples in transposed]   File "/home/chris/anaconda3/envs/4YP/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/_utils/collate.py",
> line 79, in <listcomp>
>     return [default_collate(samples) for samples in transposed]   File "/home/chris/anaconda3/envs/4YP/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/_utils/collate.py",
> line 55, in default_collate
>     return torch.stack(batch, 0, out=out) TypeError: expected Tensor as element 3 in argument 0, but got tuple