详细解释代码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, [])

这段代码定义了一个自定义的`ConcatDataset`类，它是对PyTorch中的`ConcatDataset`进行了包装，并添加了一个`targets`属性。下面是对代码中每个部分的详细解释：

1. `from torch.utils.data.dataset import ConcatDataset as _ConcatDataset_`：这行代码导入了PyTorch中的`ConcatDataset`类，并将其重命名为`_ConcatDataset_`。这是为了避免与自定义的`ConcatDataset`类名称冲突。

2. `from functools import reduce`：这行代码导入了Python的`reduce`函数，用于将多个子数据集的目标连接成一个列表。

3. `class ConcatDataset(_ConcatDataset_):`：这是定义自定义的`ConcatDataset`类的开始。它继承自PyTorch中的`ConcatDataset`类，以便保留原有类的功能。

4. `"""Dataset as a concatenation of multiple datasets..."""`：这是对`ConcatDataset`类的文档字符串，用于提供关于该类功能和用法的描述。

5. `def __init__(self, *args, **kwargs):`：这是`ConcatDataset`类的构造函数，它接受任意数量的位置参数和关键字参数。这样定义允许我们在实例化类时传递任意数量的参数。

6. `super(ConcatDataset, self).__init__(*args, **kwargs)`：这行代码调用了父类（即PyTorch中的`_ConcatDataset_`）的构造函数，以初始化`ConcatDataset`对象。通过使用`*args`和`**kwargs`传递参数，我们可以将传递给自定义类的参数传递给父类的构造函数。

7. `self.targets = reduce(lambda x,y:x+y.targets, self.datasets, [])`：这行代码使用`reduce`函数将所有子数据集的目标连接成一个单一的列表，并将其赋值给`self.targets`属性。`reduce`函数接受一个函数和一个可迭代对象作为参数，它会将可迭代对象中的元素依次传递给函数，并在每次调用函数时将上一次调用的结果作为参数传递进去。在这个例子中，我们使用了一个lambda函数来将两个数据集的目标列表连接在一起。最终的结果是一个包含所有数据集目标的列表。

综上所述，这段代码定义了一个自定义的`ConcatDataset`类，它继承自PyTorch中的`ConcatDataset`类，并添加了一个`targets`属性，用于存储所有数据集的目标。这个自定义类可以方便地在多个数据集之间进行拼接，并且可以轻松地访问所有数据集的目标。