Данные дальше в PyTorch

Иногда нужен не весь набор целиком, а только заранее выбранные номера примеров. Так отделяют проверочную часть без копирования данных и без повторного чтения файлов.

Другая ситуация - два независимых источника: обучающие и дополнительные записи. Их удобно подавать в один цикл, если второй блок просто продолжает первый по номерам.

Состав пакета тоже можно задать самому: не списки кортежей, а один тензор с нужной формой или словарь полей, как ожидает модель.

При редких классах или шумных метках помогает выборка, где частые и редкие примеры встречаются с разной вероятностью, а число шагов за эпоху задаётся явно.

Со всем этим мы и будем разбираться в рамках данного раздела.