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。

相关问题

class TextMatchDataset(dataset.Dataset): def __init__(self, args, tokenizer, file_path): self.config = args self.tokenizer = tokenizer self.path = file_path self.inference = False self.max_seq_len = self.config.max_seq_len self.labels2id = args.labels2id_list[0] self.contents = self.load_dataset_match(self.config)

这段代码是一个自定义的 PyTorch Dataset 类，用于加载文本匹配任务的数据集。其中包含了如下的属性和方法：

- `__init__(self, args, tokenizer, file_path)`：初始化函数，参数包括训练参数 `args`、分词器 `tokenizer`、数据集文件路径 `file_path`。同时还包括一些其他的属性，例如 `inference` 表示是否为预测模式，`max_seq_len` 表示最大序列长度，`labels2id` 表示标签的映射关系等。
- `load_dataset_match(self, config)`：加载数据集的方法，返回一个 `List[List[str]]` 类型的数据，每个元素都是一个长度为 3 的列表，分别表示 query、pos_doc 和 neg_doc。
- `__len__(self)`：返回数据集的长度。
- `__getitem__(self, index)`：根据索引返回一个样本，返回的是一个字典类型，包括了 query、pos_doc、neg_doc 的分词结果以及对应的标签。

该自定义 Dataset 类可以被用于 PyTorch 模型的训练和评估。

class RegressionDataset(Dataset): def __init__(self, x, y): super().__init__() self.features = x self.targets = y def __getitem__(self, index): x = paddle.to_tensor(self.features[index], dtype='float32') y = paddle.to_tensor(self.targets[index], dtype='float32') return x, y def __len__(self): return len(self.features)

这是一个继承自`paddle.io.Dataset`的数据集类`RegressionDataset`，用于存储回归任务的特征和目标。其中`__init__`函数初始化数据集的特征和目标，`__getitem__`函数返回指定索引的特征和目标，并将它们转换为`paddle.Tensor`类型，`__len__`函数返回数据集的长度（即数据样本的数量）。这样定义数据集类可以方便我们在训练模型时使用`paddle.io.DataLoader`进行数据的批量读取和训练。