如何为以下类实现__len__()方法：# 加载数据集 class CancerDataset(Dataset): def __init__(self, transform=None): self.transform = transform self.data = []

为了为CancerDataset类实现__len__()方法，需要在类中添加该方法并返回数据集的长度。通常情况下，数据集的长度就是数据集中数据的数量。

以下是一个示例实现：

class CancerDataset(Dataset):
    def __init__(self, transform=None):
        self.transform = transform
        self.data = []
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)

在上面的实现中，我们添加了一个__len__()方法，并在其中返回了self.data的长度。这个实现假定self.data是一个包含所有数据的列表，因此数据集的长度就是该列表的长度。

当我们使用一个实例化的CancerDataset对象并调用len()函数时，__len__()方法会被调用，返回数据集的长度。

相关问题

class DatasetXY(Dataset): def __init__(self, x, y): self._x = x self._y = y self._len = len(x) def __getitem__(self, item): # 每次循环的时候返回的值 return self._x[item], self._y[item] def __len__(self): return self._len

这段代码定义了一个名为`DatasetXY`的类，它是一个自定义的数据集类，继承自`torch.utils.data.Dataset`。

在类的构造函数中，通过传入参数`x`和`y`来初始化数据集的输入和目标。`self._x`和`self._y`分别保存了输入和目标数据。同时，使用`len(x)`获取数据集的长度，并将其保存在`self._len`中。

该类实现了两个重要的方法：`__getitem__()`和`__len__()`。

`__getitem__()`方法定义了在每次循环时如何获取数据集中的样本。它接受一个索引`item`作为输入，并返回对应索引的输入和目标样本。

`__len__()`方法返回数据集的长度，即样本的总数。

通过自定义数据集类，你可以方便地将数据加载到模型中，并在训练或评估过程中进行迭代。

class TranslateDataSet(Data.Dataset): def __init__(self, enc_input_all, dec_input_all, dec_output_all): self.enc_input_all = enc_input_all self.dec_input_all = dec_input_all self.dec_output_all = dec_output_all def __len__(self): # return dataset size return len(self.enc_input_all) def __getitem__(self, item): return self.enc_input_all[item], self.dec_input_all[item], self.dec_output_all[item]

这是一个名为TranslateDataSet的类，继承自Data.Dataset类。它有三个参数：enc_input_all、dec_input_all和dec_output_all，分别表示编码器输入、解码器输入和解码器输出。在初始化函数__init__中，将这三个参数赋值给类的属性。在__len__函数中，返回数据集的长度。