Struct TensorDataset 

pub struct TensorDataset<T>
where
    T: Element,
{ /* private fields */ }

tensor（先頭軸＝サンプル軸）1 本からなるデータセット（PyTorch torch.utils.data.TensorDataset の単一テンソル版）。

Implementations

impl<T> TensorDataset<T>

where T: Element,

pub fn new(tensor: Tensor<T>) -> Result<TensorDataset<T>, DataError>

tensor の先頭軸をサンプル軸とみなして構築する。tensor が rank 0（スカラー。サンプル軸を持てない）のとき DataError::ScalarTensor を返す。

pub fn tensor(&self) -> &Tensor<T>

保持するテンソルへの参照。

pub fn get(&self, index: usize) -> Result<Tensor<T>, DataError>

index 番目のサンプル 1 件を、先頭軸を潰した shape（shape[1..]） で返す（PyTorch __getitem__ 相当）。

Trait Implementations

impl<T> Dataset for TensorDataset<T>

where T: Element,

type Batch = Tensor<T>

Self::batch が返すバッチの型（TensorDataset<T> なら Tensor<T>、タプルなら成分ごとの Batch のタプル）。

fn len(&self) -> usize

サンプル総数。

fn batch( &self, indices: &[usize], ) -> Result<<TensorDataset<T> as Dataset>::Batch, DataError>

indices の各サンプルを先頭軸へ積んだバッチを返す。indices の いずれかが len() 以上のとき DataError::IndexOutOfRange。

fn is_empty(&self) -> bool

len() == 0 か。

fn validate(&self) -> Result<(), DataError>

構築時整合性検査（既定 Ok(())。タプル実装が成分間の長さ一致を 検査する）。DataLoader::new が構築時に一度だけ呼ぶ。

impl<T> Debug for TensorDataset<T>

where T: Element,

fn fmt(&self, f: &mut Formatter<'_>) -> Result<(), Error>

Formats the value using the given formatter.