pytorch下采样

在Pytorch中，下采样可以使用几种不同的采样方法。其中一种常用的方法是使用`WeightedRandomSampler`。这个采样器可以根据样本的权重来进行下采样。在给定的权重列表中，你可以为每个样本指定一个权重值。根据这些权重，采样器会以不同的概率选择样本，从而实现下采样的目的。

使用`WeightedRandomSampler`的步骤如下：
1. 创建一个与数据集相对应的权重列表，其中每个样本都有一个对应的权重值。
2. 使用`WeightedRandomSampler`类创建一个采样器对象，并将权重列表和所需的样本数量作为参数传递给它。
3. 将采样器对象传递给`DataLoader`类的`sampler`参数，以便在加载数据时使用这个采样器进行下采样。

请注意，这里的权重列表长度应该与数据集的大小相同，并且在创建权重列表时需要按照数据集的顺序指定每个样本的权重值。在下采样过程中，采样器会根据权重列表中的权重值来决定选取哪些样本。

希望这个解答对你有帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Pytorch中数据采样方法Sampler(torch.utils.data)(二) —— WeightedRandomSampler & SubsetRandomSampler](https://blog.csdn.net/hxxjxw/article/details/126333179)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Pytorch上下采样函数--interpolate用法](https://download.csdn.net/download/weixin_38519681/12849988)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]