def __init__(self, batches, batch_size, device): self.batch_size = batch_size self.batches = batches self.n_batches = len(batches) // batch_size self.residue = False # 记录batch数量是否为整数 if len(batches) % self.n_batches != 0: self.residue = True self.index = 0 self.device = device

这段代码定义了一个数据迭代器类，用于对数据集进行批量处理。它的输入参数包括一个数据集（即一个由三元组构成的列表）、批量大小和设备类型。该类的成员变量包括批量大小、数据集分成的批次数量、是否存在余数、当前批次的索引和设备类型。其中，批次数量等于数据集大小除以批量大小，如果存在余数，就需要额外处理最后一个批次。该类还定义了一个 __iter__ 函数，用于返回一个迭代器，每次迭代返回一个批次。在迭代过程中，它会根据当前批次的索引，从数据集中取出对应的数据，并将其转换成 PyTorch 张量，并将其放到设备上。同时，它还会更新当前批次的索引，以便下一次迭代。如果当前批次是最后一个批次，并且存在余数，那么它会将余数部分作为一个单独的批次返回。