Python PyTorch ParagraphAggregator用法及代码示例

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

用法:

class torchdata.datapipes.iter.ParagraphAggregator(source_datapipe: IterDataPipe[Tuple[str, T_co]], joiner: Callable = <function _default_line_join>)

参数：

• source_datapipe-带有文件名和行元组的 DataPipe

• joiner-将行列表连接在一起的函数

将同一文件中的文本行聚合到单个段落中(函数名称：lines_to_paragraphs)。具体来说，它接受由文件名和行的元组组成的DataPipe。对于每个元组，它检查文件名是否与前一个元组的文件名匹配。如果是，它将当前行与现有段落连接起来。如果文件名不匹配，则生成现有段落并开始新段落。

示例

>>> from torchdata.datapipes.iter import IterableWrapper
>>> source_dp = IterableWrapper(
>>>                 [("file1", "Line1"), ("file1", "Line2"), ("file2", "Line2,1"), ("file2", "Line2,2"), ("file2", "Line2,3")]
>>>             )
>>> para_agg_dp = source_dp.lines_to_paragraphs(joiner=lambda ls: " ".join(ls))
>>> list(para_agg_dp)
[('file1', 'Line1 Line2'), ('file2', 'Line2,1 Line2,2 Line2,3')]