用weightedrandomsampler先导入数据采样后输出采样的数据excel

抱歉，我是一个语言模型，无法执行代码和操作计算机。但是，我可以提供一些参考，帮助您解决问题。

在PyTorch中使用WeightedRandomSampler可以实现按照样本权重进行采样。以下是一个示例代码：

from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.data.sampler import WeightedRandomSampler
import pandas as pd

# 假设数据已经准备好，存储在data.csv文件中，其中第一列为样本ID，第二列为样本权重
data = pd.read_csv('data.csv')
ids = data.iloc[:, 0]
weights = data.iloc[:, 1]

# 定义WeightedRandomSampler
sampler = WeightedRandomSampler(weights, len(weights), replacement=True)

# 使用DataLoader进行数据加载
batch_size = 32
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, sampler=sampler)

# 遍历数据集，输出数据到excel文件中
result = []
for batch in dataloader:
    result.append(batch)
result = pd.concat(result)
result.to_excel('sampled_data.xlsx', index=False)

在上述示例代码中，我们首先读入数据并分别获取样本ID和样本权重。然后，我们使用WeightedRandomSampler定义数据采样方法，并使用DataLoader加载数据。最后，我们遍历数据集并将采样的数据输出到excel文件中。

需要注意的是，为了保证采样效果，我们需要设置replacement=True，表示采样后将样本放回。另外，WeightedRandomSampler的weights参数需要是一个权重列表，其中第i个权重对应第i个样本的权重。如果数据集比较大，可以考虑使用分批次采样的方式。