pytorch从有重复的序列中进行无重复的抽取

如果你想从一个有重复元素的序列中进行无重复的抽取，可以使用 `torch.unique` 函数结合随机采样来实现。首先，使用 `torch.unique` 函数去除重复元素，得到一个无重复的序列，然后再从该序列中进行随机采样。

下面是一个示例代码，演示如何从有重复元素的序列中进行无重复的抽取：

import torch

# 输入序列
x = torch.tensor([1, 2, 3, 1, 2, 4, 3, 5])

# 去除重复元素
unique_values = torch.unique(x)

# 随机抽取
num_samples = 3  # 抽取的数量
random_values = torch.randperm(unique_values.size(0))[:num_samples]
samples = unique_values[random_values]

# 打印抽取结果
print(samples)

运行以上代码，会输出无重复抽取的结果：

tensor([2, 5, 4])

这里首先使用 `torch.unique` 函数去除重复元素，得到一个无重复的序列 `unique_values`。然后使用 `torch.randperm` 函数生成随机索引，并根据索引从无重复序列中抽取指定数量的元素。

确保抽取的数量不超过无重复序列中的元素数量，以避免索引超出范围的错误。