weightedrandomsampler讲解
时间: 2023-09-11 10:04:52 浏览: 39
WeightedRandomSampler是一个PyTorch的采样器,可以在训练时对数据进行加权采样,以使得不同类别的数据被训练次数更平均。
在深度学习中,数据不平衡是一种常见的问题,即不同类别的数据样本数量不同。如果数据不平衡,模型可能会倾向于预测数量较多的类别,而忽略数量较少的类别。为了解决这个问题,我们可以使用加权采样,这样每个数据样本的权重都不同,从而使得数量较少的类别样本也能得到更多的训练。
WeightedRandomSampler实现了这一功能,它可以通过给每个样本分配一个权重来进行采样。具体来说,它会根据每个样本的权重来计算相应的采样概率,然后从中随机选择一个样本进行训练。这样,样本权重越大的样本被采样的概率就越大,从而使得数量较少的类别样本被更多地训练。
使用WeightedRandomSampler非常简单,只需要将采样器作为参数传递给PyTorch的DataLoader即可。例如:
```
import torch.utils.data as data_utils
# 创建数据集和标签
dataset = ...
labels = ...
# 计算每个样本的权重
class_sample_count = np.array([len(np.where(labels == t)[0]) for t in np.unique(labels)])
weight = 1. / class_sample_count
samples_weight = np.array([weight[t] for t in labels])
# 创建采样器
sampler = data_utils.WeightedRandomSampler(samples_weight, len(samples_weight))
# 创建数据加载器
loader = data_utils.DataLoader(dataset, batch_size=32, sampler=sampler)
```
在这里,我们首先计算每个类别的样本数量,然后根据其倒数计算每个样本的权重。这里我们使用了numpy的函数来计算,也可以使用其他方法。然后,我们使用WeightedRandomSampler创建了一个采样器,将其作为参数传递给DataLoader,就可以实现加权采样了。
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