subsetrandomsampler
时间: 2023-09-04 14:01:50 浏览: 95
### 回答1:
SubsetRandomSampler是PyTorch中的数据采样器,它可以从数据集中随机采样一个子集。它接受一个参数indices,表示要采样的数据的索引。这是一种简单的采样方法,适用于训练模型时使用小型数据集或进行调试。
### 回答2:
subsetrandomsampler是一个用于随机抽样的Python库。它提供了一种方便的方法,可以从给定的数据集中随机选择指定数量或比例的样本。
该库有两个主要的函数:`subset_random_sampling()`和`fractional_random_sampling()`。
`subset_random_sampling()`函数允许用户从给定的数据集中随机抽取指定数量的样本。用户需要提供数据集和所需的样本数量作为函数的参数。函数将返回一个包含所选样本的新数据集。
`fractional_random_sampling()`函数允许用户从给定的数据集中随机抽取指定比例的样本。用户需要提供数据集和所需的样本比例作为函数的参数。函数将计算所需的样本数量,并从数据集中抽取相应比例的样本,并返回一个包含所选样本的新数据集。
这些函数使用了随机数生成器来实现随机抽样。每个样本有相同的机会被选中,从而保证了抽样的随机性和公平性。subsetrandomsampler库提供了一种简单而高效的方法,可以在数据分析和机器学习等领域中进行随机抽样。
相关问题
subsetrandomsampler()
subsetrandomsampler()是一个函数,它用于从给定的数据集中随机选择一个子集。该函数的目的是在不重复地选择样本的情况下,从原始数据集中获取一个随机样本子集。
该函数的工作原理如下:
1. 首先,它接收两个参数:原始数据集和所需的子集大小。
2. 然后,它使用随机数生成器从原始数据集中选择指定数量的样本,以创建一个子集。
3. 最后,它返回这个随机选择的子集作为输出。
这个函数在机器学习和数据分析中经常被使用,特别是在需要从大型数据集中获取一个随机样本来进行模型训练或者评估的情况下。
subsetrandomsampler 重采样
SubsetRandomSampler不是对数据进行重采样的采样器。它是一个用于按照给定的索引子集对数据进行采样的采样器。它可以用于将数据集划分为训练集和验证集,并确保在每个epoch中使用相同的索引子集。使用SubsetRandomSampler时,您需要提供一个索引列表,这些索引将用于采样数据集的子集。请注意,SubsetRandomSampler不会对数据进行洗牌或平衡副本的操作。