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.WeightedR
Sampler决定了数据加载的顺序。默认情况下,DataLoader使用RandomSampler,即在每个epoch开始时随机打乱数据。但PyTorch还提供了其他类型的Sampler,如SequentialSampler(按顺序加载数据)和SubsetRandomSampler(从数据集中随机选择一部分样本进行加载)。 总结 通过torch.utils.data模块,我们可以方便地实现数据集的自定义、批量加载、...
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...
fromtorch.utils.dataimportRandomSampler# 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_sampler)forbatch_data,batch_labelsinrandom_loader:print(f"随机采样批次大...
下面是使用上述Sampler类和函数的示例代码: import torch from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.data.sampler import RandomSampler, SequentialSampler, SubsetRandomSampler, WeightedRandomSampler # 创建一个数据集 dataset = torch.utils.data.TensorDataset(torch.randn(10, 3), torch.randint(0...
Sampler是一个用于指定数据集采样方式的类,它控制DataLoader如何从数据集中选取样本。PyTorch提供了多种Sampler类,例如RandomSampler和SequentialSampler,分别用于随机采样和顺序采样。如果指定了Sampler,则shuffle参数将被忽略。 fromtorch.utils.data.samplerimportRandomSampler ...
fromtorch.utils.dataimportSubset importnumpyasnp # 创建一个子集,包含原始数据集的前20%的数据 dataset_size=len(dataset) subset_size=int(0.2*dataset_size) subset_indices=np.random.choice(dataset_size, subset_size, replace=False) subset=Subset(dataset, subset_indices) ...
RandomSampler:随机采样器,它会随机从数据集中选择样本。可以设置随机数种子,以确保每次采样结果相同。SequentialSampler:顺序采样器,它会按照数据集中的顺序,依次选择样本。SubsetRandomSampler:子集随机采样器 PyTorch中的torch.utils.data.sampler模块提供了一些用于数据采样的类和函数,这些类和函数可以用于控制如何从数据...
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,...
torch.utils.data.WeightedRandomSampler(weights, num_samples, replacement=True):字面意思是按照概率选择不同类别的元素。 torch.utils.data.BatchSampler(sampler, batch_size, drop_last):在一个 batch 中应用另外一个采样器。 2.5 dataset 数据集生成器 torch.utils.data.Dataset 这个类需要覆写 __getitem__ ...