DataLoader对数据集进行shuffle=True的抽取时，如何能使得一个batch中不出现相同label的数据

在使用DataLoader对数据集进行shuffle=True的抽取时，无法保证一个batch中不出现相同label的数据。不过，可以通过以下方式来实现这个需求：

1. 在数据集加载时，将数据按照label进行分类，得到一个字典，其中每个键对应一个标签类别，值为该类别下的所有数据。

2. 在每个epoch开始前，对字典中每个键对应的数据进行shuffle操作，以保证每个类别下的数据顺序不同。

3. 在DataLoader创建时，使用sampler参数指定一个自定义的Sampler，该Sampler会根据字典中每个键对应的数据数量，生成一个随机的采样顺序。

4. 在每个batch被抽取前，对于每个类别，先从该类别下的所有数据中选择一个样本，将其添加到batch中。然后，从剩余的数据中随机选择(batch_size-1)个样本，也添加到batch中。

通过以上方式，可以保证每个batch中都至少包含一个类别的数据，并且不会出现相同label的数据。

相关问题

DataLoader对数据集进行shuffle=True的抽取时，如何能使得一个batch中不出现相同label的数据。给出代码

要实现一个batch中不出现相同label的数据，可以在获取每个batch的数据时，先对数据集按label进行排序，然后按顺序取出每个label的数据，再将这些数据打乱顺序组成一个batch。

以下是一个示例代码：

import torch.utils.data as data

class MyDataset(data.Dataset):
    def __init__(self, data_list):
        self.data_list = data_list
    
    def __len__(self):
        return len(self.data_list)
    
    def __getitem__(self, index):
        return self.data_list[index]

class BatchSampler(data.BatchSampler):
    def __init__(self, sampler, batch_size, drop_last):
        super().__init__(sampler, batch_size, drop_last)
        self.sampler = sampler
        self.batch_size = batch_size
        self.drop_last = drop_last
    
    def __iter__(self):
        indices = list(self.sampler)
        labels = [self.data_list[i][1] for i in indices]
        sorted_indices = [x for _, x in sorted(zip(labels, indices))] # 按label排序
        batches = []
        batch = []
        prev_label = None
        for idx in sorted_indices:
            label = self.data_list[idx][1]
            if prev_label is None or label != prev_label:
                # 如果是新的label，将之前的batch加入batches中
                if batch:
                    batches.append(batch)
                # 开始新的batch
                batch = [idx]
                prev_label = label
            else:
                # 如果是相同的label，继续加入当前batch中
                batch.append(idx)
        # 将最后一个batch加入batches中
        if batch and (not self.drop_last or len(batch) == self.batch_size):
            batches.append(batch)
        # 打乱每个batch中的顺序
        for batch in batches:
            random.shuffle(batch)
        return iter(batches)

# 使用示例
my_dataset = MyDataset(data_list)
sampler = data.SequentialSampler(my_dataset)
batch_sampler = BatchSampler(sampler, batch_size=4, drop_last=False)
data_loader = data.DataLoader(my_dataset, batch_sampler=batch_sampler)
for batch in data_loader:
    # 这里的batch是一个list，包含多个样本，每个样本是一个tuple，第一个元素是数据，第二个元素是label
    # 确保每个batch中的label不相同
    labels = [x[1] for x in batch]
    assert len(set(labels)) == len(labels)

这个示例代码中，我们首先定义了一个`MyDataset`类来表示数据集，其中`data_list`是一个元素为`(data, label)`的列表。然后定义了一个`BatchSampler`类来实现自定义的batch采样器，其中`sampler`是一个原始的采样器，`batch_size`是batch大小，`drop_last`表示如果最后一个batch的样本数不足`batch_size`是否丢弃。

在`__iter__`方法中，我们首先将数据集按label排序，然后将每个label的数据按顺序取出，组成一个batch。当遇到新的label时，将之前的batch加入`batches`中，并开始新的batch。最后，将每个batch中的样本顺序打乱后返回。

最后，我们使用`DataLoader`类来加载数据集，其中`batch_sampler`参数使用我们自定义的`BatchSampler`类。在训练时，可以确保每个batch中的label不相同。