Python PyTorch IndexAdder用法及代码示例

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

用法:

class torchdata.datapipes.iter.IndexAdder(source_datapipe: IterDataPipe[Dict], index_name: str = 'index')

参数：

• source_datapipe-可迭代DataPipe被索引，其行/批次必须是Dict类型

• index_name-存储数据索引的键名

使用(函数名称：add_index)向现有 Iterable DataPipe 添加索引。 DataPipe 中的行或批次必须具有类型 Dict ；否则，将抛出NotImplementedError。数据的索引设置为提供的 index_name 。

示例

>>> from torchdata.datapipes.iter import IterableWrapper
>>> dp = IterableWrapper([{'a': 1, 'b': 2}, {'c': 3, 'a': 1}])
>>> index_dp = dp.add_index("order")
>>> list(index_dp)
[{'a': 1, 'b': 2, 'order': 0}, {'c': 3, 'a': 1, 'order': 1}]