pytorch中sample

在PyTorch中，样本采样器（sample）用于从数据集中获取样本。PyTorch提供了几种不同的样本采样器，用于不同的应用场景。

引用中的示例演示了如何使用RandomSampler进行样本采样。RandomSampler会随机选择数据集中的样本，每次遍历都会进行一次取样，保证每次取样的结果都不同。

引用中的示例则展示了如何与DataLoader一起使用样本采样器。DataLoader是PyTorch中用于批量加载数据的工具，可以与样本采样器一起使用，从而实现按照设定的方式进行样本取样，每次取样的结果也会不同。

引用中的示例进一步说明了每次执行遍历取样器，取样器都会按照设定的方式进行一次取样。因此，每次执行取样的结果都会有所不同。

最后，引用中提到了另一种顺序采样器（SequentialSampler），它接受一个数据集作为参数，并返回与数据集等长的迭代器。顺序采样器会按照数据集的顺序依次返回样本。

总而言之，PyTorch中的样本采样器用于从数据集中获取样本，可以根据需求选择不同的采样方式，如随机采样、顺序采样等。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* *4* [Pytorch各种取样器sample](https://blog.csdn.net/MrR1ght/article/details/105203118)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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