Pytorch 1.7.0 |数据加载程序错误-类型错误：'；模块'；对象不可调用

这是我的代码，我正在使用pycharm

进口 创建完全连接的网络 #设定装置

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

超参数 加载数据 初始化网络 损失与优化 列车网络 我在这条线上发现了错误

train\u loader=DataLoader（train\u数据集，batch\u size=batch\u size，shuffle=True）

错误是

in

train\u loader=DataLoader（train\u数据集，batch\u size=batch\u size，shuffle=True）

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TypeError:“模块”对象不可调用

您需要编辑导入

from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

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非常感谢你，它很有效！！！

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

input_size = 784
num_classes = 10
learning_rate = 0.001
batch_size = 2
num_epochs = 1
  

train_dataset = Datasets.MNIST(root='dataset/', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_dataset = Datasets.MNIST(root='dataset/', train=False, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
  

model = NN(input_size=input_size, num_classes=num_classes).to(device)
  

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
  

for epoch in range(num_epochs):
    for batch_idx, (data, targets) in enumerate(train_loader):
        data = data.to(device=device)
        targets = targets.to(device=device)

        print(data.shape)

from torch.utils.data import DataLoader, Dataset