def __getitem__(self, idx): i = np.random.randint(0, len(self.data) - (self.ctx_len + 1)) # cheat: pick a random spot in dataset chunk = self.data[i:i+self.ctx_len+1] dix = [self.stoi[s] for s in chunk] x = torch.tensor(dix[:-1], dtype=torch.long) y = torch.tensor(dix[1:], dtype=torch.long) return x, y

这段代码是`Dataset`类的`__getitem__`方法。该方法用于实现索引操作，通过索引获取数据集中的一个样本。

首先，代码使用`np.random.randint(0, len(self.data) - (self.ctx_len + 1))`随机生成一个索引`i`，该索引用于选择数据集中的一个随机位置作为样本的起始位置。这里使用了`np.random.randint`函数从0到`(self.ctx_len + 1)`之间生成一个随机整数，用于确定样本的起始位置。

然后，代码从数据集中选取从起始位置`i`到`(i+self.ctx_len+1)`之间的一段数据作为样本的片段，存储在变量`chunk`中。

接下来，代码使用`self.stoi[s]`将`chunk`中的每个单词映射为对应的索引，并将结果存储在列表`dix`中。

然后，代码将列表`dix[:-1]`转换为一个PyTorch张量，并将其命名为`x`。这里使用了切片操作`[:-1]`来获取除最后一个元素之外的所有元素。

代码接着将列表`dix[1:]`转换为另一个PyTorch张量，并将其命名为`y`。这里使用了切片操作`[1:]`来获取除第一个元素之外的所有元素。

最后，代码返回张量`x`和张量`y`作为样本的输入和目标。

注意，这段代码还使用了`torch`和`np`模块，但是没有在代码中导入这些模块，所以你可能需要在代码开头添加以下导入语句：

import torch
import numpy as np

相关问题

使用pytorch实现X_train, X_test1, y_train, y_test1 = train_test_split(X, y, test_size=ts, random_state=42)

train_test_split函数是sklearn库中的函数，如果想要使用pytorch实现相同的功能，可以使用torch.utils.data中的SubsetRandomSampler类对数据集进行划分。

具体实现步骤如下：

1. 首先将数据集封装成一个Dataset对象，可以使用PyTorch提供的Dataset类或自定义一个Dataset类。

2. 定义一个SubsetRandomSampler对象，指定训练集和测试集的索引。

3. 使用DataLoader类将数据集和Sampler对象进行组合，实现数据的批量读取。

下面是一个示例代码：

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, SubsetRandomSampler
import numpy as np

# 定义数据集类
class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, X, y):
        self.X = torch.FloatTensor(X)
        self.y = torch.LongTensor(y)
    
    def __len__(self):
        return len(self.X)
    
    def __getitem__(self, idx):
        return self.X[idx], self.y[idx]

# 划分训练集和测试集
ts = 0.2
random_state = 42
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.randint(0, 2, size=(100,))
num_train = int((1 - ts) * len(X))
indices = np.arange(len(X))
np.random.seed(random_state)
np.random.shuffle(indices)
train_indices, test_indices = indices[:num_train], indices[num_train:]

# 构建数据集和Sampler对象
dataset = MyDataset(X, y)
train_sampler = SubsetRandomSampler(train_indices)
test_sampler = SubsetRandomSampler(test_indices)

# 使用DataLoader读取数据
batch_size = 16
train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, sampler=train_sampler)
test_loader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, sampler=test_sampler)

# 打印训练集和测试集的大小
print(len(train_sampler))
print(len(test_sampler))

在这个示例代码中，我们定义了一个MyDataset类来封装数据集，其中__getitem__方法返回一个数据样本及其对应的标签。然后，我们使用numpy库将原始数据集随机划分成训练集和测试集，并使用SubsetRandomSampler类对索引进行抽样。最后，我们使用DataLoader类将数据集和Sampler对象进行组合，实现批量读取数据。