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pytorch隨機(jī)采樣操作SubsetRandomSampler()_python_腳本之家
# class torch.utils.data.SubsetRandomSampler(indices):無放回地按照給定的索引列表采樣樣本元素。 所以就可以了。 補(bǔ)充知識:Pytorch學(xué)習(xí)之torch----隨機(jī)抽樣、序列化、并行化 1. torch.manual_seed(seed) 說明:設(shè)置生成隨機(jī)數(shù)的種子,返回一個(gè)torch._C.Generator對象。
www.dbjr.com.cn/article/1902...htm 2025-6-6
pytorch 自定義數(shù)據(jù)集加載方法_python_腳本之家
class torch.utils.data.RandomSampler(data_source):無放回地隨機(jī)采樣樣本元素。 class torch.utils.data.SubsetRandomSampler(indices):無放回地按照給定的索引列表采樣樣本元素。 class torch.utils.data.WeightedRandomSampler(weights, num_samples, replacement=True): 按照給定的概率來采樣樣本。 class torch.utils...
www.dbjr.com.cn/article/1678...htm 2025-5-30
PyTorch中的Subset類簡介與應(yīng)用示例代碼_python_腳本之家
train_dataset, val_dataset=random_split(large_dataset, [train_size, val_size]) # 使用Subset類來進(jìn)一步細(xì)化訓(xùn)練集或驗(yàn)證集 train_indices=range(100)# 假設(shè)我們只用前100個(gè)樣本來訓(xùn)練 train_subset=Subset(train_dataset, train_indices) # 創(chuàng)建DataLoader train_loader=DataLoader(train_subset, batch_size=10...
www.dbjr.com.cn/python/3261686...htm 2025-6-1
python數(shù)據(jù)預(yù)處理 :樣本分布不均的解決(過采樣和欠采樣)_python_腳本...
# Counter({2: 2532, 1: 163, 0: 305}) # 使用RandomOverSampler從少數(shù)類的樣本中進(jìn)行隨機(jī)采樣來增加新的樣本使各個(gè)分類均衡 fromimblearn.over_samplingimportRandomOverSampler ros=RandomOverSampler(random_state=0) X_resampled, y_resampled=ros.fit_sample(X, y) sorted(Counter(y_resampled).items()) ...
www.dbjr.com.cn/article/1816...htm 2025-5-28
pytorch實(shí)現(xiàn)保證每次運(yùn)行使用的隨機(jī)數(shù)都相同_python_腳本之家
np.random.seed(init_seed)# 用于numpy的隨機(jī)數(shù) torch.manual_seed(seed) 為了生成隨機(jī)數(shù)設(shè)置種子。返回一個(gè)torch.Generator對象 參數(shù): seed (int) – 期望的種子數(shù) torch.cuda.manual_seed(seed) 為當(dāng)前GPU生成隨機(jī)數(shù)設(shè)置種子。如果CUDA不可用,調(diào)用該方法也是安全的;在這種情況下,該調(diào)用就會(huì)被忽略 ...
www.dbjr.com.cn/article/1809...htm 2025-5-27
解決Pytorch dataloader時(shí)報(bào)錯(cuò)每個(gè)tensor維度不一樣的問題_python_腳本...
1 torch.utils.data.sampler.SequentialSampler(dataset) 樣本元素按順序采樣,始終以相同的順序。 1 torch.utils.data.sampler.RandomSampler(dataset) 樣本元素隨機(jī)采樣,沒有替換。 1 torch.utils.data.sampler.SubsetRandomSampler(indices) 樣本元素從指定的索引列表中隨機(jī)抽取,沒有替換。 下面就來看一個(gè)例子,該...
www.dbjr.com.cn/article/2135...htm 2025-6-5
pytorch實(shí)現(xiàn)圖像識別(實(shí)戰(zhàn))_python_腳本之家
from torch.utils.data.sampler import SubsetRandomSampler from torch.utils.data import Dataset import torchvision.transforms as transforms from sklearn.model_selection import train_test_split1.2 標(biāo)準(zhǔn)化、transform、設(shè)置GPU1 2 3 4 5 6 device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() el...
www.dbjr.com.cn/article/2378...htm 2025-5-27
一文弄懂Pytorch的DataLoader, DataSet, Sampler之間的關(guān)系_python_腳本...
Pytorch中已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的Sampler有如下幾種:SequentialSampler RandomSampler WeightedSampler SubsetRandomSampler需要注意的是DataLoader的部分初始化參數(shù)之間存在互斥關(guān)系,這個(gè)你可以通過閱讀源碼更深地理解,這里只做總結(jié):如果你自定義了batch_sampler,那么這些參數(shù)都必須使用默認(rèn)值:batch_size, shuffle,sampler,drop_last. ...
www.dbjr.com.cn/article/1900...htm 2025-5-27