torch实现interleave_datasets

在PyTorch中，`torch.utils.data.Dataset.interleave()`函数用于将多个数据集按一定的策略混合在一起，以便在训练过程中提供更丰富的输入样本。它通常用于并行读取多个源数据集，提高数据加载效率。这个函数适用于批处理操作，每个批次包含来自不同数据集的数据元素。

使用示例：

from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
import torch

# 定义两个数据集
dataset1 = YourDataset1()
dataset2 = YourDataset2()

# 设置interleave的参数，如间隔数（num_workers）、步长因子（batch_size_per_dataset），等
dataloader_params = {'batch_size': batch_size, 'shuffle': True, 'num_workers': num_workers}

# 使用interleave
mixed_dataset = torch.utils.data.ConcatDataset([dataset1, dataset2])  # 如果需要合并成一个新的数据集
loader = DataLoader(mixed_dataset, **dataloader_params)
interleaved_loader = torch.utils.data.dataloader.InterLoader(loader, batch_size=batch_size // 2)  # 分隔批大小

for mixed_batch in interleaved_loader:
    # mixed_batch是一个批次，包含了来自dataset1和dataset2的数据