pytorch - 如何使用训练集中的前 1000 个实例创建 TabularDataset？

Question

我正在使用 pytorch 中的 RNN 进行文本分类任务。我有一个训练数据集和测试数据集。对于我的任务，我需要使用训练数据集的前 1000 个实例来训练我的模型。我可以使用前 1000 个训练实例创建 TabularDataset 吗？

我想为前 1000 个实例创建一个 tabularDataset。有什么办法吗？

下面，我使用整个训练和测试数据创建了一个表格数据集。

train_data,  test_data = TabularDataset.splits(
   path='cola_public/for_torch_text', train='in_domain_train.tsv',
    path='/content/drive/MyDrive', train='/content/drive/MyDrive/axcs_train.csv',
    test='/content/drive/MyDrive/axcs_test.csv', format='csv',skip_header=True,
    fields=tv_datafields)