ConcatDataset如何使用

ConcatDataset是一个PyTorch数据集组合工具，它允许你将多个数据集沿着一个轴（通常是batch轴）连接起来形成一个新的数据集。这在你需要对多个独立的数据源进行训练或者测试时非常有用，比如你可能有两个不同的文件夹，每个里面包含不同的批次。

使用ConcatDataset的基本步骤如下：

1. 导入`torch.utils.data.ConcatDataset`库：

from torch.utils.data import ConcatDataset

2. 创建你要合并的数据集列表，每个元素都是一个`DataLoader`或者其他支持迭代的数据集对象：

dataset1 = YourDataSet1()
dataset2 = YourDataSet2()
datasets = [dataset1, dataset2]

3. 创建ConcatDataset实例，并传入这些数据集：

combined_dataset = ConcatDataset(datasets)

4. 现在你可以像处理单个数据集一样使用`combined_dataset`了，通过遍历它来获取数据样本：

data_loader = torch.utils.data.DataLoader(combined_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
for inputs, targets in data_loader:
    # 这里inputs和targets就是从所有数据集中按顺序取出来的batch数据