解读这段代码class randomSequentialSampler(sampler.Sampler): def __init__(self, data_source, batch_size): self.num_samples = len(data_source) self.batch_size = batch_size def __iter__(self): n_batch = len(self) // self.batch_size tail = len(self) % self.batch_size index = torch.LongTensor(len(self)).fill_(0) for i in range(n_batch): random_start = random.randint(0, len(self) - self.batch_size) batch_index = random_start + torch.range(0, self.batch_size - 1) index[i * self.batch_size:(i + 1) * self.batch_size] = batch_index # deal with tail if tail: random_start = random.randint(0, len(self) - self.batch_size) tail_index = random_start + torch.range(0, tail - 1) index[(i + 1) * self.batch_size:] = tail_index return iter(index) def __len__(self): return self.num_samples

这是一个自定义的 PyTorch 数据集采样器，用于在训练神经网络时对数据进行随机采样。具体来说：

- `randomSequentialSampler` 继承了 PyTorch 中的 `sampler.Sampler` 类，实现了 `__init__`、`__iter__` 和 `__len__` 方法。
- `__init__` 方法初始化了数据集的大小和每个 batch 的大小。
- `__iter__` 方法返回一个迭代器，用于遍历所有的样本，其中：

- `n_batch` 表示数据集中 batch 的数量。
- `tail` 表示剩余样本数。
- `index` 是一个长度为数据集大小的 LongTensor，用于存放样本下标。
- 通过循环，对每个 batch 随机选择起始样本下标，并将 batch 中每个样本的下标存储到 `index` 中。
- 处理剩余的不足一整个 batch 的样本，方法同上。
- 返回一个迭代器，用于遍历 `index` 中的所有样本下标。

- `__len__` 方法返回数据集的大小。

这个采样器的作用是将数据集中的样本随机分成若干个 batch，每个 batch 的大小由用户指定，且每个 batch 中的样本顺序也是随机的。这种采样方式可以增加数据集的多样性，提高模型的泛化能力。