网络模型对数据集进行训练时，使用pytorch实现对数据集的实例平衡抽样

在PyTorch中，可以使用`WeightedRandomSampler`实现实例平衡抽样。`WeightedRandomSampler`可以根据每个样本的权重进行采样。我们可以通过计算每个类别样本的权重来实现实例平衡抽样。

假设我们有一个训练集，其中包含10,000个样本，分为5个类别。我们可以计算每个类别的样本数量，并将其用作权重。

import torch
from torch.utils.data import DataLoader, WeightedRandomSampler

# 假设我们有一个训练集，其中包含10,000个样本，分为5个类别
train_dataset = ...

# 计算每个类别的样本数量
class_counts = [0] * 5
for _, label in train_dataset:
    class_counts[label] += 1

# 计算每个样本的权重
weights = [1.0 / class_counts[label] for _, label in train_dataset]

# 创建一个 WeightedRandomSampler
sampler = WeightedRandomSampler(weights, len(train_dataset))

然后，我们可以将`sampler`传递给`DataLoader`，以实现实例平衡抽样。

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, sampler=sampler)