IterableWrapper

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

包装可迭代对象以创建 IterDataPipe。

参数：

• iterable – 要包装成 IterDataPipe 的可迭代对象

• deepcopy – 为每个迭代器深度复制输入可迭代对象的选项。复制在 iter() 中读取第一个元素时进行。

注意

如果将 deepcopy 显式设置为 False，用户应确保数据管道不包含任何对可迭代实例的原地操作，以防止跨迭代的数据不一致。

示例

>>> # xdoctest: +SKIP
>>> from torchdata.datapipes.iter import IterableWrapper
>>> dp = IterableWrapper(range(10))
>>> list(dp)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]