PyTorch学习笔记：data.WeightedRandomSampler——数据权重概率采样

PyTorch学习笔记：data.WeightedRandomSampler——数据权重概率采样

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

功能：按给定的权重(概率)$[p_0,p_1,\dots ,p_{n-1}]$对样本索引$[0,1,\dots ,n-1]$采样

输入：

• weights：采样权重，权重之和不要求为1，该权重需要与每个样本对应起来，即权重数量等于样本数量
• num_samples：所采样本的数量，可以小于weights的数量
• replacement：采样策略，如果为True，则代表使用替换采样策略，即可重复对一个样本进行采样；如果为False，则表示不用替换采样策略，即一个样本最多只能被采一次
• generator：采样过程中的生成器

代码案例

一般用法

from torch.utils.data import WeightedRandomSamplersampler = WeightedRandomSampler([0.1, 0.6, 1.2, 2.9, 0.8, 0.4, 0.8, 1.0, 0.9], 8)
print([i for i in sampler])

输出

这里采样得到的都是样本的索引

[5, 4, 6, 7, 0, 4, 4, 6]

replacement设为True与False的区别

from torch.utils.data import WeightedRandomSamplersampler_t = WeightedRandomSampler([0.1, 0.6, 1.2, 2.9, 0.8, 0.4, 0.8, 1.0, 0.9], 8, replacement=True)
sampler_f = WeightedRandomSampler([0.1, 0.6, 1.2, 2.9, 0.8, 0.4, 0.8, 1.0, 0.9], 8, replacement=False)
print('sampler_t:', [i for i in sampler_t])
print('sampler_f:', [i for i in sampler_f])

输出

# replacement设为True时，会对同一样本多次采样
sampler_t: [6, 1, 6, 6, 3, 3, 8, 4]
# 否则每个样本只采样一次
sampler_f: [7, 0, 2, 4, 1, 3, 8, 5]

官方文档

torch.utils.data.WeightedRandomSampler：https://pytorch.org/docs/stable/data.html?highlight=sampler#torch.utils.data.WeightedRandomSampler

初步完稿于：2022年2月22日