调用MNIST数据集元素时出现TypeError: 'bool' object is not callable错误如何解决？

错误根源在于transform参数的取值错误：你给transform传了布尔值True，但这个参数要求传入可调用的变换对象（比如图像预处理函数），而布尔值无法被调用，所以在访问train_data[0]时触发报错。

修复步骤： #

• 首先导入torchvision.transforms模块
• 将transform=True替换为实际的变换对象，最基础的是transforms.ToTensor()，它能把PIL图像转换成PyTorch张量

修改后的代码：

import torchvision.transforms as transforms
from torchvision import datasets

train_data = datasets.MNIST(root='D:\medical_imaging_radiation_therapy\medimg_udemy',
                           train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor() )

train_data[0]  # 现在可以正常访问数据

扩展：多个变换组合 #

如果需要对图像做多种预处理（比如归一化），可以用transforms.Compose把多个变换打包：

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))  # MNIST数据集的均值和标准差
])

train_data = datasets.MNIST(root='D:\medical_imaging_radiation_therapy\medimg_udemy',
                           train=True, download=True, transform=transform )

内容的提问来源于stack exchange，提问作者aismail