dataset = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]shuffled_dataset = random.sample(dataset, len(dataset))print(shuffled_dataset)这个例子中，我们使用sample函数随机抽取了dataset中的所有元素，并返回一个打乱顺序的新列表。结语 本文详细介绍了Python中的sample函数，包括它的用法、参数说明以及一些应用实例。
DataLoader和Dataset是pytorch中数据读取的核心。 (以特定的方式从数据集中迭代产生一个一个的batch集合》 DataLoader DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None)...
*persistent_workers(bool,optional) – IfTrue, the data loader will not shutdown the worker processes after a dataset has been consumed once. This allows to maintain the workers Dataset instances alive. (default:False)如果设置为True,对每个进程来数,当一个数据集被使用一次后,此进程并不会被关闭,...
datasets, weights=None, seed=None, stop_on_empty_dataset=False) 参数 datasets具有兼容结构的tf.data.Dataset对象的非空列表。 weights(可选。)len(datasets)浮点值的列表或张量,其中weights[i]表示从datasets[i]或tf.data.Dataset对象中采样的概率,其中每个元素都是这样的列表。默认为跨datasets的均匀分布。 se...
1 python SampleDataset.py -s 0 heart_scale 20 heart_scale.txt 这里s参数表示抽样的方法, -s 0:Over sampling &Under sampling ,即对类别多的进行降采样,对类别少的进行重采样 -s 1: Over sampling 对类别少的进行重采样,采样后的每类样本数与最多的那一类一致 -s 2:Under sampling 对类别多的进行...
1. random.shuffle(dataset) 对数据进行清洗操作 参数说明:dataset表示输入的数据 2.random.sample(dataset, 2) 从dataset数据集中选取2个数据 参数说明:dataset是数据, 2表示两个图片 3. random.choice(dataset) 从数据中随机抽取一个数据 参数说明: dataset 表示从数据中抽取一个数据 ...
加载并转换数据集：## load the datasetfrom torchvision.datasets import CIFAR10cifar = CIFAR10('data...
In "NTU RGB+D 120" dataset paper, we introduced the one-shot recognition setting, in which "NTU RGB+D 120" dataset is split to two parts: auxiliary set and one-shot evaluation set. Auxiliary set contains 100 classes, and all samples of these classes can be used for learning. Evaluation...
Sample Function: A Powerful Tool for Data Analysis In the world of data analysis, sample function is a powerful tool that is widely used to extract a subset of data from a larger dataset. It is a statistical technique that helps to reduce the size of a dataset while retaining its essential...
首先,我们需要定义一个数据集。在PyTorch中,我们可以使用torch.utils.data.Dataset类来定义数据集。以下是一个示例代码: ```python import torch from torch.utils.data import Dataset class CustomDataset(Dataset): def__init__(self, data): self.data = datadef __len__(self): ...