Batcher

class torchdata.datapipes.iter.Batcher(datapipe: IterDataPipe, batch_size: int, drop_last: bool = False, wrapper_class=List)

创建数据的迷你批次（函数名称：batch）。

如果 drop_last 设置为 True，则会添加一个外维度作为 batch_size，或者如果 drop_last 设置为 False，则最后一个批次为 length % batch_size。

参数：

• datapipe – 正在进行批处理的可迭代 DataPipe

• batch_size – 每个批次的大小

• drop_last – 是否丢弃最后一个不完整的批次

• wrapper_class – 应用于每个批次的包装器（类型 List），默认为 DataChunk

示例

>>> # xdoctest: +SKIP
>>> from torchdata.datapipes.iter import IterableWrapper
>>> dp = IterableWrapper(range(10))
>>> dp = dp.batch(batch_size=3, drop_last=True)
>>> list(dp)
[[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]