本文簡要介紹python語言中 torchdata.datapipes.map.MapDataPipe
的用法。
用法:
class torchdata.datapipes.map.MapDataPipe(*args, **kwds)
Map-style 數據管道。
表示從鍵到數據樣本的映射的所有數據集都應該對此進行子類化。子類應覆蓋
__getitem__()
,支持為給定的唯一鍵獲取數據樣本。子類還可以選擇性地覆蓋__len__()
,許多Sampler
實現和DataLoader
的默認選項預計會返回數據集的大小。這些 DataPipes 可以通過兩種方式調用,使用類構造函數或將其函數形式應用到現有的
MapDataPipe
上(推薦,適用於大多數但不是所有 DataPipes)。注意
DataLoader
默認構造一個產生整數索引的索引采樣器。為了使其與具有非整數索引/鍵的 map-style DataPipe 一起使用,必須提供自定義采樣器。示例
>>> from torchdata.datapipes.map import SequenceWrapper, Mapper >>> dp = SequenceWrapper(range(10)) >>> map_dp_1 = dp.map(lambda x: x + 1) # Using functional form (recommended) >>> list(map_dp_1) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] >>> map_dp_2 = Mapper(dp, lambda x: x + 1) # Using class constructor >>> list(map_dp_2) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] >>> batch_dp = map_dp_1.batch(batch_size=2) >>> list(batch_dp) [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]
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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.map.MapDataPipe。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。