对IterableDataset进行训练、验证集划分

IterableDataset不能随机访问和shuffle的背景

• IterableDataset 适用于无法全部加载到内存或无法随机访问的数据源（如流式数据、大型文本文件、数据库、远程数据等）。
• 它不支持索引和shuffle，即不能像Dataset那样直接切片或乱序采样。

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面对巨大的数据源时的训练集和验证集划分方案

1. 基于数据流的顺序分割（常用）

假设你的数据是一个连续流（如大文件、Kafka流、数据库游标等），可以采用如下方式：

• 顺序分割法
  比如前80%数据作为训练集，后20%作为验证集。这种方法不会打乱数据，适合数据本身没有强时序依赖或分布均匀的场景。

  class SplitIterableDataset(torch.utils.data.IterableDataset):
      def __init__(self, data_iter, split='train', split_ratio=0.8):
          self.data_iter = data_iter
          self.split = split
          self.split_ratio = split_ratio
  
      def __iter__(self):
          for idx, item in enumerate(self.data_iter):
              if self.split == 'train':
                  if idx < int(self.split_ratio * self._get_total_length()):
                      yield item
              else:
                  if idx >= int(self.split_ratio * self._get_total_length()):
                      yield item
  
      def _get_total_length(self):
          # 这里需要你能获得数据总长度，否则只能用分片法
          pass
  

  注意：如果数据源无法获得总长度，可以用分片法（见下）。

2. 分片法（Sharding）

• 每个worker只处理部分数据
  比如：第0个worker处理第0、N、2N...条数据，第1个worker处理第1、N+1、2N+1...，以此类推。

• 用于训练/验证划分：
  你可以规定所有偶数编号为训练集，奇数编号为验证集，或者用某种哈希函数决定属于哪一集。

  class ShardedIterableDataset(torch.utils.data.IterableDataset):
      def __init__(self, data_iter, split='train', split_ratio=0.8):
          self.data_iter = data_iter
          self.split = split
          self.split_ratio = split_ratio
  
      def __iter__(self):
          for idx, item in enumerate(self.data_iter):
              if self.split == 'train':
                  if hash(idx) % 10 < int(self.split_ratio * 10):
                      yield item
              else:
                  if hash(idx) % 10 >= int(self.split_ratio * 10):
                      yield item
  

  这种方法可以在数据量极大、无法提前统计总量的场景下使用。

3. 基于特征的划分

如果每条数据有唯一ID（如用户ID、样本ID），可以对ID做哈希：

• 例如：hash(id) % 10 < 8 归为训练集，其余为验证集，这样可以保证同一个ID始终只在一个集合里。

4. 提前处理/生成索引文件

• 预处理阶段
  在数据准备阶段，提前对数据做一次遍历，生成训练/验证的索引文件（如保存样本ID或偏移量），然后分别用不同的IterableDataset加载。
• 适合数据量极大但可以离线处理一次的场景。

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总结建议

1. 顺序分割：适合数据无时序依赖，且样本分布均匀。
2. 哈希分割：适合有唯一标识的数据，可保证分布均匀且无泄漏。
3. 分片法/取模法：适合无法提前知道总量的数据流。
4. 提前生成索引：适合可离线处理一次的大型数据。

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参考代码（哈希分割）

class HashSplitIterableDataset(torch.utils.data.IterableDataset):
    def __init__(self, data_iter, split='train', split_ratio=0.8, id_fn=lambda x: x['id']):
        self.data_iter = data_iter
        self.split = split
        self.split_ratio = split_ratio
        self.id_fn = id_fn

    def __iter__(self):
        for item in self.data_iter:
            idx = hash(self.id_fn(item))
            if self.split == 'train':
                if idx % 10 < int(self.split_ratio * 10):
                    yield item
            else:
                if idx % 10 >= int(self.split_ratio * 10):
                    yield item

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如有具体数据源类型或数据结构，可进一步细化实现建议。