import torch import numpy as np from torch.utils.data import Sampler from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset class VariableBatchSampler(Sampler): def __init__(self, dataset_len: int, batch_sizes: list): self.dataset_len = dataset_len self.batch_sizes = batch_sizes self.batch_idx = 0 self.start_idx = 0 self.end_idx = self.batch_sizes[self.batch_idx] def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.start_idx >= self.dataset_len: self.batch_idx = 0 self.start_idx = 0 self.end_idx = self.batch_sizes[self.batch_idx] raise StopIteration batch_indices = list(range(self.start_idx, self.end_idx)) self.start_idx = self.end_idx self.batch_idx += 1 try: self.end_idx += self.batch_sizes[self.batch_idx] except IndexError: self.end_idx = self.dataset_len return batch_indices x_train = torch.randn(23) y_train = torch.randint(0, 2, (23,)) batch_sizes = [4, 10, 7, 2] train_dataset = TensorDataset(x_train, y_train) sampler = VariableBatchSampler(dataset_len=len(x_train), batch_sizes=batch_sizes) dataloader_train = DataLoader(train_dataset, sampler=sampler) max_epoch = 4 for epoch in np.arange(1, max_epoch): print("Epoch: ", epoch) for x_batch, y_batch in dataloader_train: print(x_batch.shape)这段代码会输出每个 epoch 中每个 batch 的形状，证明 DataLoader 可以在多个 epoch 中正常迭代。
3. 解决方案与代码修正 解决此问题的关键在于确保在绑定事件处理器时，函数名称的大小写与实际定义的函数名称完全一致。
检查状态与关闭文件 文件操作后应检查状态并及时关闭： is_open()：判断文件是否成功打开 good()：一切正常 fail()：操作失败（如格式错误） eof()：到达文件末尾 bad()：发生严重错误（如写入失败） 使用 close() 显式关闭文件，释放资源。
理解这些权衡有助于你根据具体需求选择最合适的读取策略。
命名空间主要解决的是“名字”的隔离和组织，而其他机制则从不同维度提供了模块化、封装和抽象的能力。
立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 基本上就这些。
这样可以降低耦合，提升可测试性和可维护性。
但是，Parent 并非一个普通的实体属性，而是实体键结构中固有的层级关系。
常用方法包括： std::stoi("123") —— C++11 起支持，返回 int std::atoi(c_str) —— C 风格，需传入 const char* std::stringstream —— 更安全，适合复杂解析 示例： string str = "456"; int num = std::stoi(str); // num = 456 基本上就这些。
百度GBI 百度GBI-你的大模型商业分析助手 104 查看详情 实践代码示例 以下代码展示了如何在Hugging Face Transformers中加载Whisper-large-v3模型并进行8位量化推理。
然而，方案2并非最优解。
有趣的是，如果只搜索单个Unicode转义序列，例如%u57fa%或%u672c%，查询却能正常工作。
如果允许 AddChild(Element) 匹配 AddChild(node.Node)，将会导致类型系统的不一致。
原型模式通过已有对象创建新对象，在Go中利用结构体复制和接口实现。
由于 map 中键是唯一的，结果只能是 0 或 1。
优化日志性能不只是换一个库那么简单，而是需要从写入方式、格式化、异步处理等多个维度综合考虑。
需要权衡，不要过度使用。
1. 核心过滤逻辑 首先，我们需要一个函数来修改 WSGIRequestHandler.log_request 方法。
它能将“next Monday”、“+1 day”、“last day of next month”等字符串转换为Unix时间戳。
go语言中，error是一个接口。

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