pytorch subset
时间: 2023-10-20 16:32:13 浏览: 69
在PyTorch中,可以使用torch.utils.data.Subset()函数来对数据集进行子集操作。这个函数接受两个参数,一个是原始数据集(Dataset),另一个是一个序列切片(indices),用于指定要提取的子集的样本索引范围。
例如,我们可以使用range()函数来指定要提取的样本的范围,比如range(18353),这样可以提取标号为第0个到第18352个数据的子集。然后,使用Subset()函数将这个子集应用到原始数据集上,得到一个新的子集对象sub_imgs。你可以使用len()函数来查看原始数据集和子集的大小。
此外,在PyTorch中还有另一个函数torch.multinomial()可以用于从一个输入张量中按照多项式分布抽取样本。这个函数接受三个参数,一个是输入张量(input),一个是要抽取的样本数量(num_samples),还有一个可选参数replacement,用于指定是否有放回地抽样。
综上所述,在PyTorch中使用Subset()函数可以对数据集进行子集操作,而torch.multinomial()函数则可以用于从输入张量中抽取样本。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pytorch随机采样操作SubsetRandomSampler()](https://blog.csdn.net/weixin_39536427/article/details/110567031)[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学习笔记】11.取Dataset的子集、给Dataset打乱顺序的方法(使用Subset、random_split)](https://blog.csdn.net/takedachia/article/details/125866456)[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%"]
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