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def len(self)

时间: 2023-10-17 12:05:26 浏览: 88

def __len__(self)是一个特殊方法，用于定义类的对象在使用内置函数len()时的行为。通过在类的定义中添加这个方法，可以使类的对象表现得像一个可获取长度的列表。在这个方法中，可以返回类对象的长度，以便len()函数可以正确地返回这个长度。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [def __len__(self)和def __getitem__(self, idx)](https://blog.csdn.net/AdamCY888/article/details/131343104)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [def __len__(self)的作用](https://blog.csdn.net/qq_42818011/article/details/123618558)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

def __len__(self)

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def __len__(self): assert len(self.en_data) == len(self.ch_data) return len(self.ch_data）解释每行代码的含义

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

def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, i): return self.data[i] def _prepare(self): raise NotImplementedError()解析

优化这段代码class dataset(Dataset.Dataset): def __init__(self, Data, transform=None): self.Data = Data self.transform = transform def __len__(self): return len(self.Data) def __getitem__(self, idx): data = self.Data[idx] img_transformed = self.transform(data) return img_transformed

class MyTrainData(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, img, transform=None): self.img = img self.transform = transform def __getitem__(self, index): img = self.img[index] img = torch.FloatTensor(img) return img def __len__(self): return len(self.img)

class Dataset: name='' def _init_(self,n): self.name=n def __len__(self): return len(self.name)。len是多少

解释代码 def __len__(self): remain = len(self.dataset) % self.batch_size if self.drop_last or not remain: return len(self.dataset) // self.batch_size else: return len(self.dataset) // self.batch_size + 1

解释代码： def __len__(self): remain = len(self.dataset) % self.batch_size if self.drop_last or not remain: return len(self.dataset) // self.batch_size else: return len(self.dataset) // self.batch_size + 1

代码解释： def __len__(self): remain = len(self.dataset) % self.batch_size if self.drop_last or not remain: return len(self.dataset) // self.batch_size else: return len(self.dataset) // self.batch_size + 1

解释代码: def __len__(self): remain = len(self.dataset) % self.batch_size if self.drop_last or not remain: return len(self.dataset) // self.batch_size else: return len(self.dataset) // self.batch_size + 1

def __len__(self): return len(self.data_x) - self.seq_len - self.pred_len + 1

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def len(self): return len(self.data) def getitem(self, i): return self.data[i] def _prepare(self): raise NotImplementedError()解析

优化这段代码class dataset(Dataset.Dataset): def init(self, Data, transform=None): self.Data = Data self.transform = transform def len(self): return len(self.Data) def getitem(self, idx): data = self.Data[idx] img_transformed = self.transform(data) return img_transformed

class MyTrainData(torch.utils.data.Dataset): def init(self, img, transform=None): self.img = img self.transform = transform def getitem(self, index): img = self.img[index] img = torch.FloatTensor(img) return img def len(self): return len(self.img)

class Dataset: name='' def _init_(self,n): self.name=n def len(self): return len(self.name)。len是多少

解释代码 def len(self): remain = len(self.dataset) % self.batch_size if self.drop_last or not remain: return len(self.dataset) // self.batch_size else: return len(self.dataset) // self.batch_size + 1

解释代码： def len(self): remain = len(self.dataset) % self.batch_size if self.drop_last or not remain: return len(self.dataset) // self.batch_size else: return len(self.dataset) // self.batch_size + 1

代码解释： def len(self): remain = len(self.dataset) % self.batch_size if self.drop_last or not remain: return len(self.dataset) // self.batch_size else: return len(self.dataset) // self.batch_size + 1

解释代码: def len(self): remain = len(self.dataset) % self.batch_size if self.drop_last or not remain: return len(self.dataset) // self.batch_size else: return len(self.dataset) // self.batch_size + 1

def len(self): return len(self.data_x) - self.seq_len - self.pred_len + 1

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