ray.data.Dataset.split_at_indices#

Dataset.split_at_indices(indices: List[int]) → List[MaterializedDataset][源代码]#

在给定的索引处分割数据集（类似于 np.split）。

备注

此操作将触发对此数据集执行的延迟转换。

示例

>>> import ray
>>> ds = ray.data.range(10)
>>> d1, d2, d3 = ds.split_at_indices([2, 5])
>>> d1.take_batch()
{'id': array([0, 1])}
>>> d2.take_batch()
{'id': array([2, 3, 4])}
>>> d3.take_batch()
{'id': array([5, 6, 7, 8, 9])}

时间复杂度：O(分割次数)

参数:: indices – 指示数据集分割位置的排序整数列表。如果索引超过数据集的长度，则返回一个空数据集。
返回:: 数据集的划分。

参见

Dataset.split(): 与 split_at_indices() 不同，后者允许您将数据集分割成不同的大小，而 Dataset.split() 则将数据集分割成大致相等的份数。
Dataset.split_proportionately(): 此方法等效于 Dataset.split_at_indices() 如果你手动计算索引。
Dataset.streaming_split()。: 与 split() 不同，streaming_split() 不会在内存中具体化数据集。