Pytorch的数据采样器
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class torch.utils.data.Sampler(data_source)[source]
class torch.utils.data.SequentialSampler(data_source)[source]
class torch.utils.data.RandomSampler(data_source, replacement=False, num_samples=None)[source]
class torch.utils.data.SubsetRandomSampler(indices)[source]
class torch.utils.data.WeightedRandomSampler(weights, num_samples, replacement=True)[source]
class torch.utils.data.BatchSampler(sampler, batch_size, drop_last)[source]
class torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset, num_replicas=None, rank=None, shuffle=True, seed=0)[source]
源代码
采样器的返回值是一个索引列表，用于在训练集中查找训练样本，一般总的元素数是数据集的长度。
class torch.utils.data.Sampler(data_source)[source]所有采样器的基类。
每个采样器的子类必须提供一个__iter__()方法，提供一个数据集元素指数上进行迭代的方法，并且__len__()方法返回迭代器的长度。
注意：
在Dataloader中__len__()方法不是严格需要的，但是在任何包含Datalaoder长度的计算中都需要。
class torch.utils.data.SequentialSampler(data_source)[source]顺序的采样元素，通常以相同的顺序。
参数：
data_source (Dataset) – 数据集的来源
class torch.utils.data.RandomSampler(data_source, replacement=False, num_samples=None)[source]随机采样元素。如果不能重复采样，样本来自打乱后的数据集。如果可以重复采样，使用者可以指定需要的样本数num_samples。
参数：
data_source (Dataset) – 需要采样的数据集
replacement (bool) – 是否可以重复采样
num_samples (int) – 需要采样的样本数，默认为数据集的长度，参数仅仅在可以重复为真实设置。
class torch.utils.data.SubsetRandomSampler(indices)[source]从给定的指数列表中随机采样，不可以重复采样。
参数：
indices (sequence) – 指数的序列 class torch.utils.data.WeightedRandomSampler(weights, num_samples, replacement=True)[source]从[0,..,len(weights)-1]中以给定的概率(权重)进行采样元素。
参数：
weights (sequence) – 一个权重序列，不必要不需要加起来是1。
num_samples (int) – 需要采样的样本数。
replacement (bool) – 如果为真的话，样本可以进行重复采样。如果为假，不可以进行重复采样，这意味着当一个样本指数来自某行时，对那行不能再一次进行采样。
Example
>>> list(WeightedRandomSampler([0.1, 0.9, 0.4, 0.7, 3.0, 0.6], 5, replacement=True))
[4, 4, 1, 4, 5]
>>> list(WeightedRandomSam
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网址: Pytorch的数据采样器 https://m.mcbbbk.com/newsview308281.html
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