pytorch怎么保证每个batcsize包含每个类别的数据

在PyTorch中，可以通过使用采样器来保证每个batch中包含每个类别的数据。采样器是一个对象，它控制了从给定的数据集中选择样本的方式。

首先，需要创建一个数据集对象（如`torchvision.datasets.ImageFolder`），该对象包含了数据集的路径和预处理方法。然后，使用类别数量作为参数初始化一个采样器对象（如`torch.utils.data.sampler.WeightedRandomSampler`），并将其与数据集对象一起传递给数据加载器（如`torch.utils.data.DataLoader`）。

采样器会根据每个类别的权重在每个epoch中重新选择样本。可以使用`torch.utils.data.Dataset`的`class_to_idx`属性获取每个类别的索引。根据类别的数量，可以计算每个类别的权重，从而创建一个权重列表。这个列表将作为采样器的参数。

下面是一个示例代码：

import torch
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data.sampler import WeightedRandomSampler

# 创建数据集
data_path = "data/images/"
dataset = datasets.ImageFolder(
    root=data_path,
    transform=transforms.Compose([
        transforms.Resize((224, 224)),  # 根据实际情况修改图像尺寸
        transforms.ToTensor()  # 将图像转换为Tensor
    ]))

# 获取每个类别的索引
class_to_idx = dataset.class_to_idx

# 计算每个类别的权重
class_weights = [len(dataset) / len(class_to_idx[c]) for c in class_to_idx]

# 创建采样器
sampler = WeightedRandomSampler(
    weights=class_weights,
    num_samples=len(class_weights),
    replacement=True)

# 创建数据加载器，并将采样器作为参数传递
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(
    dataset,
    batch_size=32,  # 根据实际需求设置
    sampler=sampler)

通过上述代码，每个`batch`都将包含每个类别的样本，而且每个类别的样本数将以相对均匀的方式分布在所有`batch`中。