Python PyTorch IterableWrapper用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 torchdata.datapipes.iter.IterableWrapper 的用法。

用法:

class torchdata.datapipes.iter.IterableWrapper(iterable, deepcopy=True)

參數：

• iterable-要包裝到 IterDataPipe 中的可迭代對象

• deepcopy-為每個迭代器深度複製輸入可迭代對象的選項。在 iter() 中讀取第一個元素時會生成副本。

包裝一個可迭代對象以創建一個 IterDataPipe。

注意

如果 deepcopy 顯式設置為 False ，則用戶應確保數據管道不包含對可迭代實例的任何就地操作，以防止迭代之間的數據不一致。

示例

>>> from torchdata.datapipes.iter import IterableWrapper
>>> dp = IterableWrapper(range(10))