轮询解复用器

class torchdata.datapipes.iter.RoundRobinDemultiplexer(datapipe: IterDataPipe, num_instances: int, buffer_size: int = 1000)

以轮询顺序将输入 DataPipe 拆分为多个子 DataPipe（功能名称：round_robin_demux）。此操作将返回子 DataPipe 的列表。

参数：:

• datapipe – 正在过滤的可迭代 DataPipe

• num_instances – 要创建的 DataPipe 实例数

• buffer_size – 这定义了缓冲区在所有子 DataPipe 中可以容纳的最大输入数量，同时等待它们的值被生成。默认值为 1000。对于无限制缓冲区，请使用 -1。

示例

>>> from torchdata.datapipes.iter import IterableWrapper
>>> source_dp = IterableWrapper(range(5))
>>> dp1, dp2 = source_dp.round_robin_demux(2)
>>> list(dp1)
[0, 2, 4]
>>> len(dp1)
3
>>> list(dp2)
[1, 3]
>>> len(dp2)
2