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PyTorch中还单独提供了一个sampler模块,用来对数据进行采样。常用的有随机采样器:RandomSampler,当dataloader的shuffle参数为True时,系统会自动调用这个采样器,实现打乱数据。默认的是采用SequentialSampler,它会按顺序一个一个进行采样。这里介绍另外一个很有用的采样方法: WeightedRandomSampler,它会根据每个样本的权重选取数据,在样本比例不均衡的问题中,可用它来进行重采样。
构建WeightedRandomSampler时需提供两个参数:每个样本的权重weights、共选取的样本总数num_samples,以及一个可选参数replacement。权重越大的样本被选中的概率越大,待选取的样本数目一般小于全部的样本数目。replacement用于指定是否可以重复选取某一个样本,默认为True,即允许在一个epoch中重复采样某一个数据。如果设为False,则当某一类的样本被全部选取完,但其样本数目仍未达到num_samples时,sampler将不会再从该类中选择数据,此时可能导致weights参数失效。
下面举例说明。
from dataSet import * dataset = DogCat('data/dogcat/', transform=transform) from torch.utils.data import DataLoader # 狗的图片被取出的概率是猫的概率的两倍 # 两类图片被取出的概率与weights的绝对大小无关,只和比值有关 weights = [2 if label == 1 else 1 for data, label in dataset] print(weights) from torch.utils.data.sampler import WeightedRandomSampler sampler = WeightedRandomSampler(weights, num_samples=9, replacement=True) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=3, sampler=sampler) for datas, labels in dataloader: print(labels.tolist())
输出:
[2, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 2] [1, 1, 0] [1, 0, 0] [0, 0, 1]
github 地址:
https://github.com/WebLearning17/CommonTool
以上这篇pytorch sampler对数据进行采样的实现就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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2024年09月30日
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