Jupyter和Python文件具有不同的
我在文件dataset.py中的PyTorch中编写了一个自定义数据集类，并试图通过在笔记本中运行以下代码来测试它：
from dataset import MyCustomDataset
from torch.utils.data import DataLoader
ds = MyCustomDataset("/Volumes/GoogleDrive/MyDrive/MyProject/data/train.pkl",target_type="labels")
dl = DataLoader(ds,batch_size = 16, shuffle = False)
X, y = next(iter(dl))
print(f"X: {X}, y: {y}")
经过一些不成功的故障排除，我尝试在test.py文件中运行完全相同的代码，它运行起来没有问题！
为什么我不能从笔记本上运行这个？
对我来说，问题通常是路径，但在这种情况下，所有的文件，包括.py、.ipynb和"数据"-目录在同一目录中"；MyProject"；。我尝试过使用绝对路径(如示例中所示(和相对路径，但在这两种情况下都是相同的结果。如果有任何见解的话，我会使用vscode。
此外，笔记本中的错误消息是"错误"；列表索引必须是整数或切片，而不是str"；，不幸的是，提示告诉我错误的行(错误所在的行上有一条注释(。但如果这真的是一个错误，那么它也不应该在python文件中工作，对吧？
欢迎任何帮助或建议！
尝试检查路径是否有任何问题
import os.path
from os import path
a= path.exists("/Volumes/GoogleDrive/MyDrive/MyProject/data/train.pkl")
print(a)
如果返回true，则表示路径不是问题所在，您需要在问题中提供更多详细信息
cwd。您可以执行此操作以获得cwd:
import os
print(os.getcwd())
您可以将其添加到settings.json文件中，以修改jupyter笔记本的cwd，使其像python文件一样使用${workspaceFolder}作为cwd：
"jupyter.notebookFileRoot": "${workspaceFolder}",