pytorch中数据采样方法Sampler源码解析

Sampler采样函数基类

torch.utils.data.Sampler(data_source)

所有采样器的基类。

每个采样器子类都必须提供一个__iter__()方法，提供一种遍历dataset元素索引的方法，以及一个返回迭代器长度的__len__()方法。

pytorch中提供的采样方法主要有SequentialSampler, RandomSampler, SubsetRandomSampler, WeightedRandomSampler,关键是__iter__的实现.

下面用一个简单的例子来分析各个采样函数的源码以及

import torch
from torch.utils.data.sampler import *
import numpy as np

t = np.arange(10)

SequentialSampler顺序采样

torch.utils.data.SequentialSampler(data_source)

其中__iter__为：

iter(range(len(self.data_source)))

参数

• data_source为数据集

所以SequentialSampler的功能是顺序逐个采样数据

for i in SequentialSampler(t):
    print(i,end=',')

输出：

0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,

RandomSampler随机采样

torch.utils.data.RandomSampler(data_source, replacement=False, num_samples=None)

其中__iter__为：

n = len(self.data_source)
if self.replacement:
    return iter(torch.randint(high=n, 
                              size=(self.num_samples,),
                              dtype=torch.int64).tolist())
return iter(torch.randperm(n).tolist())

参数

• data_source为数据集
• replacement:是否为有放回取样

RandomSampler当replacement开关关闭时，返回原始数据集长度下标数组随机打乱后采样值， 而当replacment开关打开后，则根据num_samples长度来生成采样序列长度。
具体可见如下代码，在replacement=False时，RandomSampler对数组t下标随机打乱输出，迭代器长度与源数据长度一致。
当replacement=True并设定num_samples=20，这时迭代器长度大于源数据，故会出现重复值。

t = np.arange(10)
for i in RandomSampler(t):
    print(i,end=',')

输出：

4,5,6,0,8,1,7,9,2,3,

输入

for i in RandomSampler(t,replacement=True,num_samples=20):
    print(i,end=',')

输出：

8,0,4,6,4,0,1,5,3,1,6,8,9,0,4,7,0,8,7,4,

SubsetRandomSampler索引随机采样

torch.utils.data.SubsetRandomSampler(indices)

其中__iter__为：

(self.indices[i] for i in torch.randperm(len(self.indices)))

其中

• torch.randperm对数组随机排序
• indices为给定的下标数组

所以SubsetRandomSampler的功能是在给定一个数据集下标后，对该下标数组随机排序，然后不放回取样

for i in SubsetRandomSampler(t):
    print(i,end=',')

输出：

2,6,1,7,4,3,0,5,8,9,

WeightedRandomSampler加权随机采样

torch.utils.data.WeightedRandomSampler(weights, num_samples, replacement=True)

其中__iter__为：

iter(torch.multinomial(self.weights, self.num_samples, self.replacement).tolist())

其中

• weights为index权重，权重越大的取到的概率越高
• num_samples： 生成的采样长度
• replacement:是否为有放回取样
• multinomial： 伯努利随机数生成函数，也就是根据概率设定生成{0,1，…,n}

weights = torch.tensor([0, 10, 3, 0], dtype=torch.float)
torch.multinomial(weights,1,replacement=False)

输出：

tensor([1])

weights = torch.tensor([0, 10, 3, 0], dtype=torch.float)
torch.multinomial(weights,2,replacement=False)

输出：

tensor([2, 1])

weights = torch.tensor([0, 10, 3, 0], dtype=torch.float)
torch.multinomial(weights,3,replacement=False)

输出：

---------------------------------------------------------------------------

RuntimeError                              Traceback (most recent call last)

<ipython-input-41-c641212fcbc8> in <module>
      1 weights = torch.tensor([0, 10, 3, 0], dtype=torch.float)
----> 2 torch.multinomial(weights,3,replacement=False)
RuntimeError: invalid argument 2: invalid multinomial distribution (with replacement=False, not enough non-negative category to sample) at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1565287148058/work/aten/src/TH/generic/THTensorRandom.cpp:378

weights = torch.tensor([0, 10, 3, 0], dtype=torch.float)
torch.multinomial(weights,2,replacement=True)

输出：

tensor([1, 1])

weights = torch.tensor([1, 10, 3, 0], dtype=torch.float)
torch.multinomial(weights,10,replacement=True)

输出：

tensor([1, 1, 0, 0, 1, 0, 2, 1, 2, 1])

通过上面几个例子可以看出，权重值为0的index不会被取到。

当不放回取样时，replacement=False,若num_samplers小于输入数组中权重非零值个数，那么非零权重大小基本不起什么作用，反正所有的值都会取到一次

当放回取样时，权重越大的取到的概率越高。

BatchSampler批采样

torch.utils.data.BatchSampler(sampler, batch_size, drop_last)

其中__iter__为：

batch = []
for idx in self.sampler:
    batch.append(idx)
    if len(batch) == self.batch_size:
        yield batch
        batch = []
if len(batch) > 0 and not self.drop_last:
    yield batch

其中

• drop_last为布尔类型值，当其为真时，如果数据集长度不是batch_size整数倍时，最后一批数据将会丢弃。

>>> list(BatchSampler(SequentialSampler(range(10)), batch_size=3, drop_last=False))
[[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9]]
>>> list(BatchSampler(SequentialSampler(range(10)), batch_size=3, drop_last=True))
[[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]

代码中例子很清晰，数据总长度为10，如果drop_last设置为False,那么最后余下的一个作为新的batch.

最后

以上就是正直枕头为你收集整理的pytorch中数据采样方法Sampler源码解析的全部内容，希望文章能够帮你解决pytorch中数据采样方法Sampler源码解析所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。