Python PyTorch WeightedRandomSampler用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 torch.utils.data.WeightedRandomSampler 的用法。

用法:

class torch.utils.data.WeightedRandomSampler(weights, num_samples, replacement=True, generator=None)

參數：

• weights(序列) -一係列權重，不一定總和為一個

• num_samples(int) -要抽取的樣本數

• replacement(bool) -如果 True ，則使用替換抽取樣本。如果不是，它們將在不替換的情況下繪製，這意味著當為一行繪製樣本索引時，不能為該行再次繪製它。

• generator(torch.Generator) -采樣中使用的生成器。

以給定的概率(權重)從[0,..,len(weights)-1] 中采樣元素。

示例

>>> list(WeightedRandomSampler([0.1, 0.9, 0.4, 0.7, 3.0, 0.6], 5, replacement=True))
[4, 4, 1, 4, 5]
>>> list(WeightedRandomSampler([0.9, 0.4, 0.05, 0.2, 0.3, 0.1], 5, replacement=False))
[0, 1, 4, 3, 2]