Sampler类与4种采样方式_sequentialsampler

参考 Pytorch的Sampler详解 - 云+社区 - 腾讯云

参考Sampler类与4种采样方式 - 云+社区 - 腾讯云

由于我们不能将大量数据一次性放入网络中进行训练，所以需要分批进行数据读取。这一过程涉及到如何从数据集中读取数据的问题，pytorch提供了Sampler基类【1】与多个子类实现不同方式的数据采样。子类包含：

• Sequential Sampler（顺序采样）
• Random Sampler（随机采样）
• Subset Random Sampler（子集随机采样）
• Weighted Random Sampler（加权随机采样）等等。

1、基类Sampler

class Sampler(object):
    r"""Base class for all Samplers.
    """
    def __init__(self, data_source):
        pass
    def __iter__(self):
        raise NotImplementedError

对于所有的采样器来说，都需要继承Sampler类，必须实现的方法为__iter__()，也就是定义迭代器行为，返回可迭代对象。除此之外，Sampler类并没有定义任何其它的方法。

2、顺序采样Sequential Sampler

class SequentialSampler(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_source
    def __iter__(self):
        return iter(range(len(self.data_source)))
    def __len__(self):
        return len(self.data_source)

顺序采样类并没有定义过多的方法，其中初始化方法仅仅需要一个Dataset类对象作为参数。对于__len__()只负责返回数据源包含的数据个数；__iter__(