小编Syt*_*tze的帖子

我在 Google Colab 中有一个笔记本，其中包含以下代码：

batch_size = 64
dataset_name = 'coco/2017_panoptic'

tfds_dataset, tfds_info = tfds.load(
    dataset_name, 
    split='train', 
    with_info=True)

我想知道是否可以使用该tfds_load函数仅下载部分数据集（例如：5% 或 X 个图像）。据我在文档中看到，没有任何理由可以这样做。当然，下载后可以对数据集进行切片，但这个特定数据集 ( coco/2017_panoptic) 为 19.57 GiB，这显然需要相当长的时间来下载。

我有一个 .rda (RData) 文件列表。我想快速将此数据加载到 R 中，而不必load多次调用该函数。我想到将load()函数与sapply. 但是，使用以下代码，不会在工作区中加载任何 R 对象：

# List files    
gewataPath <- list.files(path = file.path(datdir), pattern = glob2rx('Gewata*.rda'), full.names = T)
# Load files
sapply(gewataPath, function(file) {load(file)})

它也不会给任何错误。

运行循环确实会将 .rda 文件作为 RasterLayer 对象加载到 R 工作区中：

for (i in 1:length(gewataPath)) {
  load(gewataPath[i])
}

我的问题是：为什么我不能使用apply()函数将 .rda 文件快速加载到 R 工作区中，我是否必须使用循环？

关于数据：数据包含位于埃塞俄比亚 Gewata 的 RasterLayers（来自 Landsat 卫星）。