PyTorch Dataloader报错ValueError: num_samples的另一种可能原因

先粘报错信息：

Traceback (most recent call last): File “train.py”, line 169, in
train_test() File “train.py”, line 29, in train_test
dataloader_train = DataLoader(dataset_train, batch_size=batch_size, shuffle=True, pin_memory=True, drop_last=False)
File “/data3/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py”,
line 270, in init
sampler = RandomSampler(dataset, generator=generator) # type: ignore[arg-type]
File “/data3/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/sampler.py”,
line 102, in init
raise ValueError("num_samples should be a positive integer "
ValueError: num_samples should be a positive integer value, but got num_samples=0

在使用pytorch训练模型时，同样的代码在Windows下可以正常训练，但在Linux下却会出现以上报错。网上查阅相关资料，解决办法是完全相同的

出现的问题的地方可能是如下的地方：调用DataLoder时注意参数

self.train_dataloader = DataLoader(train_dataset,
batch_size=TrainOption.train_batch_size, shuffle=TRUE,
num_workers=TrainOption.data_load_worker_num)
shuffle的参数设置错误导致，因为已经有batch_sample了，就不需要shuffle来进行随机的sample了，所以在这里的shuffle应该设置为FALSE才对。

但我这里并未使用batch_sample，因此不是上述原因。经查发现，由于两系统下目录地址的格式不同，因此直接从windows移植过来的代码不能在指定目录下正常读取数据，且代码未设置sample读取个数为0时报错，导致dataset返回长度为0，小于batch_size，因此出现上述报错。

出现上述问题时，如未使用batch_sample，可首先检查dataset.len()是否正常。因多次出现上述问题，故记录。