c++ libtorch torch::data::transforms::Lambda使用方法

torch::data::transforms::Lambda是PyTorch C++ API中的一个数据转换函数，允许用户使用自定义的Lambda函数来对数据进行转换。其使用方法如下：

1. 首先，需要包含头文件：

#include <torch/data/transforms/lambda.h>

2. 然后，定义一个Lambda函数，该函数接受一个Tensor类型的输入参数，对其进行转换并返回一个新的Tensor类型的输出结果。例如，下面定义了一个Lambda函数，将输入的Tensor类型数据除以2：

auto my_lambda = [](torch::Tensor x) -> torch::Tensor {
    return x / 2;
};

3. 最后，将Lambda函数作为参数传递给Lambda转换函数，创建一个Lambda转换对象。该对象可以被应用于数据集或数据加载器中，对数据进行转换。例如，下面创建了一个Lambda转换对象，将数据集中的所有Tensor类型数据都除以2：

auto my_transform = torch::data::transforms::Lambda(my_lambda);
auto transformed_dataset = dataset.map(my_transform);

上述代码中，dataset是一个数据集对象，map函数会将数据集中的每个样本都应用my_transform转换对象，从而得到一个新的数据集对象transformed_dataset。该数据集对象中的所有Tensor类型数据都已经被除以2。

4. 如果要将Lambda转换对象应用于数据加载器中，可以使用transform函数，例如：

auto dataloader = torch::data::make_data_loader(dataset, batch_size).map(my_transform);

上述代码中，make_data_loader函数会创建一个数据加载器对象dataloader，该对象会从数据集dataset中获取数据，每次获取batch_size个样本。map函数会将dataloader中的每个Tensor类型数据都应用my_transform转换对象。

总之，torch::data::transforms::Lambda是一个非常灵活的数据转换函数，可以让用户自由定义转换操作。