RandomSampler

class paddle.io. RandomSampler ( data_source, replacement=False, num_samples=None, generator=None ) [源代码]

随机迭代样本，产生重排下标，如果 replacement = False，则会采样整个数据集；如果 replacement = True，则会按照 num_samples 指定的样本数采集。

参数

  • data_source (Dataset) - 此参数必须是 Dataset 或 IterableDataset 的一个子类实例或实现了 __len__ 的 Python 对象，用于生成样本下标。默认值为 None。

  • replacement (bool，可选) - 如果为 False 则会采样整个数据集，如果为 True 则会按 num_samples 指定的样本数采集。默认值为 False 。

  • num_samples (int，可选) - 按此参数采集对应的样本数。默认值为 None，此时设为 data_source 的长度。

  • generator (Generator，可选) - 指定采样 data_source 的采样器。默认值为 None，不启用。

返回

RandomSampler，返回随机采样下标的采样器

代码示例

>>> import numpy as np
>>> from paddle.io import Dataset, RandomSampler

>>> np.random.seed(2023)
>>> class RandomDataset(Dataset):
...     def __init__(self, num_samples):
...         self.num_samples = num_samples
...
...     def __getitem__(self, idx):
...         image = np.random.random([784]).astype('float32')
...         label = np.random.randint(0, 9, (1, )).astype('int64')
...         return image, label
...
...     def __len__(self):
...         return self.num_samples
...
>>> sampler = RandomSampler(data_source=RandomDataset(100))

>>> for index in sampler:
...     print(index)
56
12
68
...
87