解决方法:使用pytorch的WeightedRandomSampler,每个epoch根据每个类别的数量赋予权重,对每个类别样本进行采样。 例如:每个epoch使用1600张图片训练网络,其中狗的样本被采样的概率低,但数量多,猫的样本被采样概率高,但数量少,这就使得1600张训练图片中两个类别数量差不多,而且每个epoch都进行采样,训练够多的话,所有图片基...
# Create sampler, dataset, loader sampler = WeightedRandomSampler(samples_weight, len(samples_weight), replacement=True) train_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(data, target) train_loader = DataLoader( train_dataset, batch_size=bs, num_workers=0, sampler=sampler) # train_loader = DataLoad...
对于Weighted Random Sampler类的__init__()来说,replacement参数依旧用于控制采样是否是有放回的;num_sampler用于控制生成的个数;weights参数对应的是“样本”的权重而不是“类别的权重”。其中__iter__()方法返回的数值为随机数序列,只不过生成的随机数序列是按照weights指定的权重确定的,测试代码如下: # 位置[0...
WeightedRandomSampler初始化形式:torch.utils.data.WeightedRandomSampler(weights, num_samples, replacement=True, generator=None),各参数说明如下: weights (sequence) – 权重列表, 无需权重列表的和为1 num_samples (int) – 抽取的样本数 replacement (bool) –与RandomSampler中的一样 generator (Generator) ...
Subset Random Sampler(子集随机采样) Weighted Random Sampler(加权随机采样)等等。 1、基类Sampler classSampler(object): r"""Base class for all Samplers."""def__init__(self, data_source):passdef__iter__(self):raiseNotImplementedError 对于所有的采样器来说,都需要继承Sampler类,必须实现的方法为__ite...
Random Sampler(随机采样) Subset Random Sampler(子集随机采样) Weighted Random Sampler(加权随机采样)等等。 1、基类Sampler class Sampler(object): r"""Base class for all Samplers. """ def __init__(self, data_source): pass def __iter__(self): raise NotImplementedError 对于所有的采样器来说,...
Sampler类中有一个派生的权重采样类WeightedRandomSampler,能够在加载数据时,按照指定的概率进行随机顺序采样。
这里具体实现使用很多论文都在使用的 Class Aware Sampler,通过循环过采样,使得batch内每个类别的样本数相等。 importrandom fromtorch.utils.data.samplerimportSampler importnumpyasnp classRandomCycleIter: def__init__(self, data, test_mode=False):
为了减少训练期间对多数种类的偏见,我们使用WeightedRandomSampler在采样期间为少数种类提供更高的概率。在lbls中,我们存储训练数据集的标签。使用np.bincount(),我们计算0标签(bc[0])和1标签(bc[1])的数量。接下来,我们计算两个种类(p_nOK和p_OK)的概率权重,并根据lst_train列表中数据集中的顺序排列它们。最后...
4、WeightedRandomSampler加权随机采样 replacement和上面的随机采样一样是控制有无放回采样,num_samples即为采样的样本个数。weights则为每一个样本对应的权重值序列。 例子如下所示,可以看出,由于索引为3和8的样本对应的权重相对较高,所以采样的次数相对较多。