如何对Kinetics400训练数据集进行切片？(pytorch)

import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms

dataset = datasets.Kinetics400(
    root='path/to/kinetics400/dataset',
    frames_per_clip=16,  # 每个片段的帧数
    step_between_clips=1,  # 片段之间的帧数间隔
    train=True,  # 使用训练集数据
    transforms=transforms.Compose([
        transforms.Resize((256, 256)),  # 调整图像大小
        transforms.ToTensor()  # 转换为张量
    ])
)

clip_length = 8  # 切片的长度（帧数）
num_clips = len(dataset)  # 数据集中的片段数
slices = []

for i in range(num_clips):
    if i + clip_length <= num_clips:
        slice_info = (i, i + clip_length)  # 切片的起始帧和结束帧索引
        slices.append(slice_info)

sliced_data = [dataset[s[0]:s[1]] for s in slices]