num_samples: 抽取的样本数量。 replacement: 是否允许重复抽样,默认为 True。 SubsetRandomSampler:作用:从给定的索引列表中随机抽取样本索引。参数: indices: 一个整数列表,包含要抽取的样本索引。 DistributedSampler:作用:在分布式训练中使用,确保每个进程获得不同的数据子集。参数: dataset: 数据集。 num_replicas:...
报错: ValueError: num_samples should be a positive integer value, but got num_samples=0 可能的原因:传入的Dataset中的len(self.data_info)==0,即传入该dataloader的dataset里没有数据 解决方法: 1. 检查dataset中的路径,路径不对,读取不到数据。 2. 检查Dataset的__len__()函数为何输出为零 2 报错:T...
from torch.utils.data import RandomSampler # 使用之前创建的datasetrandom_sampler = RandomSampler(dataset, replacement=True, num_samples=50) # 使用RandomSampler创建DataLoaderrandom_loader = DataLoader(dataset, batch_size=10, sampler=random...
num_samples: 指定采样的数量,默认是所有。 replacement: 若为True,则表示可以重复采样,即同一个样本可以重复采样,这样可能导致有的样本采样不到。所以此时我们可以设置num_samples来增加采样数量使得每个样本都可能被采样到。class RandomSampler(Sampler): r"""Samples elements randomly. If without replacement, then...
7. torch.multinomial(input, num_samples, replacement=False, out=None) 说明:返回一个张量,每行包含从input相应行中定义的多项分布中抽取的num_samples个样本。要求输入input每行的值不需要总和为1,但是必须非负且总和不能为0。当抽取样本时,依次从左到右排列(第一个样本对应第一列)。如果输入input是一个向...
out(Tensor,可选的) -输出张量。返回一个张量,其中每行包含从位于张量 input 的相应行中的多项概率分布中采样的 num_samples 索引。 1.3 函数功能 整体作用:实现从多项式分布中提取样本。 多项式分布是二项式分布的多元推广。在此简单介绍一下多项式分布。
defforward(self,x):outputs=[]for_inrange(self.num_samples):output=F.dropout(x,self.dropout_rate,training=self.training)outputs.append(output)returntorch.mean(torch.stack(outputs),dim=0) 在每次前向传播过程中对输入进行多次采样,然后将这些采样的结果合并,从而得到最终的输出。
num_samples ## 指的是一次一共采样的样本的数量 5、BatchSampler 前面的采样器每次都只返回一个索引,但是我们在训练时是对批量的数据进行训练,而这个工作就需要BatchSampler来做。也就是说BatchSampler的作用就是将前面的Sampler采样得到的索引值进行合并,当数量等于一个batch大小后就将这一批的索引值返回。 代码...
RandomSampler初始化形式:torch.utils.data.RandomSampler(data_source, replacement=False, num_samples=None, generator=None)。RandomSampler初始化参数除了data_source还有以下2个。 num_samples: 指定采样的数量,默认是所有。 replacement: 默认是False,若为True,则表示可以重复采样,即同一个样本可以重复采样,这样可能...
input 是一个张量,每一行的元素为非负,且每一行的元素和为正,固定的每一行中的列元素的相对大小决定了在抽取时被取到的概率大小。num_samples 表示对每一行的抽取的次数, 如果replacement 为 true,则允许在每一行重复抽取,这种情况下,那一行对应的列元素为零的概率为零时, 就不能被抽到了。