class SampleDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self): self.sequences = [] self.labels = [] for _ in range(1000): seq = torch.randn(10, 5) label = torch.zeros(2) if seq.sum() > 0: label[0] = 1 else: label[1] = 1 self.sequences.append(seq) self.labels.append(label) def __len__(self): return len(self.sequences) def __getitem__(self, idx): return self.sequences[idx], self.labels[idx]

这段代码定义了一个名为`SampleDataset`的自定义数据集类，用于生成样本数据。数据集包含了1000个序列样本，每个序列包含10个维度为5的随机数。同时，每个序列对应一个标签，标签是一个维度为2的张量。

`__init__`方法初始化了数据集的`sequences`和`labels`列表。通过循环生成1000个序列样本，并根据序列元素的和来确定标签。如果序列元素的和大于0，则标签的第一个维度为1，否则第二个维度为1。然后将序列和标签添加到对应的列表中。

`__len__`方法返回数据集的样本数量。

`__getitem__`方法根据索引值`idx`返回对应的序列和标签。

这个自定义数据集类可以用于构建PyTorch的数据加载器，并在训练模型时使用。

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import torch import torch.utils.data as Data import numpy as np class BatchDataset(Data.Dataset): def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y def __len__(self): return len(self.x) def __getitem__(self, index): return self.x[index], self.y[index] def split_data(stock, lookback, in_list, out_index): data_raw = stock.to_numpy() # convert to numpy array data = [] # create all possible sequences of length seq_len for index in range(len(data_raw) - lookback): data.append(data_raw[index: index + lookback]) data = np.array(data) test_set_size = int(np.round(0.2*data.shape[0])) train_set_size = data.shape[0] - (test_set_size) x_train = data[:train_set_size,:-1,in_list] y_train = data[:train_set_size,-1,out_index,None] x_test = data[train_set_size:,:-1,in_list] y_test = data[train_set_size:,-1,out_index,None] return [x_train, y_train, x_test, y_test] 请给我这段代码的伪代码

这这段这段代码这段代码主这段代码主要这段代码主要是这段代码主要是定义这段代码主要是定义了这段代码主要是定义了一个这段代码主要是定义了一个 Batch这段代码主要是定义了一个 BatchDataset这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含多这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含多个这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含多个方法这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含多个方法，这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含多个方法，比这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含多个方法，比如这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含多个方法，比如初始化这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含多个方法，比如初始化函数这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含多个方法，比如初始化函数、这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含多个方法，比如初始化函数、长度这段代码主要是定义了一个 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split_data 函数，用于将输入数据进行预处理，使其适用于神经网络这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含多个方法，比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数，用于将输入数据进行预处理，使其适用于神经网络的这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含多个方法，比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数，用于将输入数据进行预处理，使其适用于神经网络的训这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含多个方法，比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数，用于将输入数据进行预处理，使其适用于神经网络的训练这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含多个方法，比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数，用于将输入数据进行预处理，使其适用于神经网络的训练。这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含多个方法，比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数，用于将输入数据进行预处理，使其适用于神经网络的训练。这这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含多个方法，比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数，用于将输入数据进行预处理，使其适用于神经网络的训练。这个这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含多个方法，比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数，用于将输入数据进行预处理，使其适用于神经网络的训练。这个函数这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含多个方法，比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数，用于将输入数据进行预处理，使其适用于神经网络的训练。这个函数会这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 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函数，用于将输入数据进行预处理，使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式，调用 numpy 的方法进行分离和重组这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含多个方法，比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数，用于将输入数据进行预处理，使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式，调用 numpy 的方法进行分离和重组，这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含多个方法，比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数，用于将输入数据进行预处理，使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式，调用 numpy 的方法进行分离和重组，得这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含多个方法，比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数，用于将输入数据进行预处理，使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式，调用 numpy 的方法进行分离和重组，得到这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含多个方法，比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数，用于将输入数据进行预处理，使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式，调用 numpy 的方法进行分离和重组，得到一个这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含多个方法，比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数，用于将输入数据进行预处理，使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式，调用 numpy 的方法进行分离和重组，得到一个满这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含多个方法，比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数，用于将输入数据进行预处理，使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式，调用 numpy 的方法进行分离和重组，得到一个满足这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含多个方法，比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数，用于将输入数据进行预处理，使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式，调用 numpy 的方法进行分离和重组，得到一个满足要这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含多个方法，比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数，用于将输入数据进行预处理，使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式，调用 numpy 的方法进行分离和重组，得到一个满足要求这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含多个方法，比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数，用于将输入数据进行预处理，使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式，调用 numpy 的方法进行分离和重组，得到一个满足要求的这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含多个方法，比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数，用于将输入数据进行预处理，使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式，调用 numpy 的方法进行分离和重组，得到一个满足要求的数据这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含多个方法，比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数，用于将输入数据进行预处理，使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式，调用 numpy 的方法进行分离和重组，得到一个满足要求的数据集这段代码主要是定义了一个 BatchDataset 类，用于处理数据集。类中包含多个方法，比如初始化函数、长度函数、获取数据函数等等。其中最关键的是 split_data 函数，用于将输入数据进行预处理，使其适用于神经网络的训练。这个函数会将原始数据转化成 numpy 格式，调用 numpy 的方法进行分离和重组，得到一个满足要求的数据集。