pytorch源码解读（一）

回答: 在PyTorch源码中，有几个关键的类和函数需要解读。首先是torch.utils.data.Sampler类，它负责提供一种遍历数据集所有元素索引的方式。它的len()方法在计算数据集长度时是必要的。\[1\]接下来是torch.utils.data.DataLoader类，它是PyTorch数据加载的核心。它可以加载数据集，并支持多种参数设置，如batch size、shuffle、num_workers等。\[2\]此外，还有一个vocab类，它用于统计解释变量中涉及到的单词的出现频率，并为每个单词分配一个整数作为该单词的整数表示。@classmethod是一个装饰器，用于定义类方法。\[3\]在源码中还有一些其他的类和函数，但这些是其中的一部分。
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- *1* *2* [PyTorch 源码解读之 torch.utils.data：解析数据处理全流程（非常好，一篇足够）](https://blog.csdn.net/Highlight_Jin/article/details/126206958)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Transformer实现以及Pytorch源码解读（一）-数据输入篇](https://blog.csdn.net/weixin_41806489/article/details/128380667)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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