from torch.utils.data.dataset import ConcatDataset as _ConcatDataset_ from functools import reduce class ConcatDataset(_ConcatDataset_): """Dataset as a concatenation of multiple datasets Wrapper class of Pytorch ConcatDataset to set the labels as an attribute """ def __init__(self, *args, **kwargs): super(ConcatDataset, self).__init__(*args, **kwargs) self.targets = reduce(lambda x,y:x+y.targets, self.datasets, [])

您提供的代码是一个自定义的`ConcatDataset`类，它是对PyTorch中的`ConcatDataset`进行了包装，并添加了一个`targets`属性。在`__init__`方法中，通过调用父类的`__init__`方法来初始化`ConcatDataset`，然后通过使用`reduce`函数来将所有子数据集的`targets`属性连接成一个单一的列表，并将其赋值给`self.targets`属性。

这个自定义的`ConcatDataset`类可以用于将多个数据集合并为一个大的数据集，并且它还可以方便地访问所有数据集的目标（或标签）。这在训练模型时特别有用。

请注意，这段代码依赖于`torch.utils.data.dataset.ConcatDataset`和`functools.reduce`两个模块。确保您已经正确导入这些模块，并且已经正确安装了PyTorch库。如果您想要使用该类，您需要将它放在适当的上下文中，并在合适的地方设置数据集和标签。