import torchfrom torch.utils.data.sampler import Samplerclass CustomSampler(Sampler):def __init__(self, data_source):self.data_source = data_source# 在初始化方法中,可以根据需要对数据集进行处理def __iter__(self):# 在这个方法中,可以自定义样本索引的选取方式# 这里的示例是随机选取样本indices = ...
weighted_loader = DataLoader(dataset, batch_size=2, sampler=weighted_sampler) # 使用BatchSampler将样本索引分成多个批次 batch_sampler = torch.utils.data.sampler.BatchSampler(SequentialSampler(dataset), batch_size=2, drop_last=False) batch_loader = DataLoader(dataset, batch_sampler=batch_sampler) # ...
其中WebDriverSampler中的代码如下: Groovy sampler发送请求前读写request信息 PreProcessor之前,我们先添加一个Sampler: HTTP Request 1.0 添加HTTP Request Thread Group ->Sampler-> HTTP...PreProcessor使用sampler类。比如登录密码加密, url 匹配等 公众号回复: groovy, 获取相关jmeter脚本 扫码关注公众号: 风起帆扬...
torch.utils.data.SequentialSampler : 顺序采样样本,始终按照同一个顺序 torch.utils.data.RandomSampler: 可指定有无放回地,进行随机采样样本元素 torch.utils.data.SubsetRandomSampler: 无放回地按照给定的索引列表采样样本元素 torch.utils.data.WeightedRandomSampler: 按照给定的概率来采样样本。样本元素来自 [0,...
6、RandomSampler RandomSampler用于从数据集中随机采样元素。在使用随机梯度下降(SGD)等需要随机采样的训练方法时,这个工具尤为重要。它可以帮助: 增加训练的随机性 减少模型过拟合的风险 代码示例: from torch.utils.data import RandomSampler # ...
4、sampler:sample strategy,数据选取策略,有它就不用shuffle了,因为sample本身就是一种无序。这个sampler貌似也一定要是torch.utils.data.sampler.Sampler本身或继承自它的类。 里面最主要的方法是__iter__(self) 方法,每次调用 iter 只能获取 batchsize 个数据,也就是一个批次的数据。
理解Python的迭代器是解读 PyTorch 中torch.utils.data模块的关键。 在Dataset,Sampler和DataLoader这三个类中都会用到 python 抽象类的魔法方法,包括__len__(self),__getitem__(self)和__iter__(self) __len__(self): 定义当被len()函数调用时的行为,一般返回迭代器中元素的个数 ...
7、WeightedRandomSampler WeightedRandomSampler基于指定的概率(权重)进行有放回采样。这在处理不平衡数据集时特别有用,因为它可以: 更频繁地采样少数类 平衡类别分布,提高模型对少数类的敏感度 代码示例: from torch.utils.data import WeightedRand...
数据在哪儿 -> dataset -> data 怎么读 -> collate_fn 一般来讲只要DataLoader类就已经足够了,如果对sampler有要求,就复写sampler, 如果对collate_fn有要求就复写collate_fn。 dataloader是个iterable,会返回一个iterator是IterDataLoader对象。__next__函数是要取数据, ...
(Sampler):r"""Samples elements sequentially, always in the same order.Arguments:data_source (Dataset): dataset to sample from"""def__init__(self,data_source):self.data_source=data_sourcedef__iter__(self):returniter(range(len(self.data_source)))def__len__(self):returnlen(self.data_...