本文簡要介紹python語言中 torchdata.datapipes.iter.Demultiplexer
的用法。
用法:
class torchdata.datapipes.iter.Demultiplexer(datapipe: IterDataPipe, num_instances: int, classifier_fn: Callable[[T_co], Optional[int]], drop_none: bool = False, buffer_size: int = 1000)
datapipe-可迭代 DataPipe 被過濾
num_instances-要創建的 DataPipe 的實例數
classifier_fn-將值映射到
[0, num_instances - 1]
或None
範圍內的整數的函數drop_none-默認為
False
,如果True
,該函數將跳過分類為None
的元素buffer_size-這定義了在等待生成值時緩衝區可以在所有子項 DataPipes 中保存的最大輸入數。默認為
1000
。使用-1
作為無限緩衝區。
使用給定的分類函數(函數名稱:
demux
)將輸入 DataPipe 拆分為多個子 DataPipe。此操作返回子項 DataPipes 的列表。例子
>>> from torchdata.datapipes.iter import IterableWrapper >>> def odd_or_even(n): ... return n % 2 >>> source_dp = IterableWrapper(range(5)) >>> dp1, dp2 = source_dp.demux(num_instances=2, classifier_fn=odd_or_even) >>> list(dp1) [0, 2, 4] >>> list(dp2) [1, 3] >>> # It can also filter out any element that gets `None` from the `classifier_fn` >>> def odd_or_even_no_zero(n): ... return n % 2 if n != 0 else None >>> dp1, dp2 = source_dp.demux(num_instances=2, classifier_fn=odd_or_even_no_zero, drop_none=True) >>> list(dp1) [2, 4] >>> list(dp2) [1, 3]
參數:
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注:本文由純淨天空篩選整理自pytorch.org大神的英文原創作品 torchdata.datapipes.iter.Demultiplexer。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。