Python PyTorch FlatMapper用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torchdata.datapipes.iter.FlatMapper 的用法。

用法:

class torchdata.datapipes.iter.FlatMapper(datapipe: IterDataPipe, fn: Callable)

参数：

• datapipe-来源IterDataPipe

• fn-要应用于 DataPipe 中每个元素的函数，输出必须是序列

对源 DataPipe 中的每个项目应用函数，然后将输出展平为单个未嵌套的 IterDataPipe (函数名称： flatmap )。

注意

fn 的输出必须是一个序列。否则，将引发错误。

示例

>>> from torchdata.datapipes.iter import IterableWrapper
>>> def fn(e):
>>>     return [e, e * 10]
>>> source_dp = IterableWrapper(list(range(5)))
>>> flatmapped_dp = source_dp.flatmap(fn)
>>> list(flatmapped_dp)
[0, 0, 1, 10, 2, 20, 3, 30, 4, 40]