def variable_time_collate_fn_activity( batch, args, device=torch.device("cpu"), data_type="train" ): """ Expects a batch of time series data in the form of (record_id, tt, vals, mask, labels) where - record_id is a patient id - tt is a 1-dimensional tensor containing T time values of observations. - vals is a (T, D) tensor containing observed values for D variables. - mask is a (T, D) tensor containing 1 where values were observed and 0 otherwise. - labels is a list of labels for the current patient, if labels are available. Otherwise None. Returns: combined_tt: The union of all time observations. combined_vals: (M, T, D) tensor containing the observed values. combined_mask: (M, T, D) tensor containing 1 where values were observed and 0 otherwise. """ D = batch[0][2].shape[1] N = batch[0][-1].shape[1] # number of labels combined_tt, inverse_indices = torch.unique( torch.cat([ex[1] for ex in batch]), sorted=True, return_inverse=True ) combined_tt = combined_tt.to(device) offset = 0 combined_vals = torch.zeros([len(batch), len(combined_tt), D]).to(device) combined_mask = torch.zeros([len(batch), len(combined_tt), D]).to(device) combined_labels = torch.zeros([len(batch), len(combined_tt), N]).to(device)

这是一个用于处理时间序列数据的函数，输入是一个批次的数据，每个数据包含一个记录 ID、时间戳、观测值、观测掩码和标签（如果有）。输出是一个包含所有时间戳的张量、一个张量包含所有观测值、一个张量包含所有观测掩码和一个张量包含所有标签的函数。函数首先计算出所有记录中不同的时间戳，并将它们按升序排序。随后，函数使用这些时间戳创建一个新的张量 combined_tt。随后，函数遍历批次中的每个记录，并根据其时间戳将其对应的观测值和观测掩码插入到 combined_vals 和 combined_mask 张量中。如果记录包含标签，则将其插入到 combined_labels 张量中。最终函数返回这三个张量。

相关问题

能不要collate_fn=train_dataset.collate_fn吗

如果你的train_dataset没有定义collate_fn函数，那么你不能使用`collate_fn=train_dataset.collate_fn`这样的写法。因为此时train_dataset.collate_fn是未定义的。但是，如果你已经在train_dataset中定义了collate_fn函数，那么就可以在创建DataLoader时使用它。`collate_fn`参数定义了如何对不同的样本进行处理和组合，以便创建一个batch。如果你没有定义collate_fn函数，DataLoader将会使用默认的方式来对样本进行组合，这可能会导致一些错误。因此，如果你已经定义了collate_fn函数，最好在创建DataLoader时使用它。

torch.utils.data.DataLoader中collate_fn

在PyTorch中，torch.utils.data.DataLoader中的collate_fn参数用于指定如何将一个batch的数据样本整合成一个batch的张量。默认情况下，collate_fn使用torch.stack函数将数据样本堆叠在一起。如果数据样本具有不同的大小，则需要自定义collate_fn函数来处理。

例如，如果数据样本是一个元组，其中第一个元素是图像张量，第二个元素是标签张量，则可以使用以下自定义collate_fn函数：

def custom_collate_fn(batch):
    images = []
    labels = []
    for image, label in batch:
        images.append(image)
        labels.append(label)
    images = torch.stack(images, dim=0)
    labels = torch.tensor(labels)
    return images, labels