展平器

class torchdata.datapipes.iter.Flattener(datapipe: IterDataPipe, indices: Optional[Union[Hashable, List[Hashable]]] = None)

根据提供的索引返回输入 DataPipe 在每个样本/元素级别的扁平化副本（函数名称：flatten）。

注意

无参数将使 datapipe 中的每个项目扁平化 1 层

参数：

• datapipe – 具有可迭代元素的 IterDataPipe

• indices –

  要从迭代器项目中展平的单个索引/键，或要展平的索引/键列表。

  • 整数用于列表/元组。

  • 键用于字典。

示例

>>> from torchdata.datapipes.iter import IterableWrapper
>>> dp = IterableWrapper([(0, 10, (100, 1000)), (1, 11, (111, 1001)), (2, 12, (122, 1002)), (3, 13, (133, 1003)), (4, 14, (144, 1004))])
>>> flatten_dp = dp.flatten(2)
>>> list(flatten_dp)
[(0, 10, 100, 1000), (1, 11, 111, 1001), (2, 12, 122, 1002), (3, 13, 133, 1003), (4, 14, 144, 1004)]
>>>
>>> dp = IterableWrapper([(0, (1, 2)), (3, (4, 5)), (6, (7, 8))])
>>> flatten_dp = dp.flatten()
>>> list(flatten_dp)
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8)]