BatchSampler¶

class paddle.io. BatchSampler ( dataset=None, sampler=None, shuffle=Fasle, batch_size=1, drop_last=False ) [源代码] ¶

批采样器的基础实现，用于 paddle.io.DataLoader 中迭代式获取mini-batch的样本下标数组，数组长度与 batch_size 一致。

所有用于 paddle.io.DataLoader 中的批采样器都必须是 paddle.io.BatchSampler 的子类并实现以下方法:

__iter__: 迭代式返回批样本下标数组。

__len__: 每epoch中mini-batch数。

参数:

• dataset (Dataset) - 此参数必须是 paddle.io.Dataset 或 paddle.io.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。

• sampler (Sampler) - 此参数必须是 paddle.io.Sampler 的子类实例，用于迭代式获取样本下标。dataset 和 sampler 参数只能设置一个。默认值为None。

• shuffle (bool) - 是否需要在生成样本下标时打乱顺序。默认值为False。

• batch_size (int) - 每mini-batch中包含的样本数。默认值为1。

• drop_last (bool) - 是否需要丢弃最后无法凑整一个mini-batch的样本。默认值为False。

见 paddle.io.DataLoader 。

返回：返回样本下标数组的迭代器。

返回类型: BatchSampler

代码示例

from paddle.io import RandomSampler, BatchSampler, Dataset

# init with dataset
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

bs = BatchSampler(dataset=RandomDataset(100),
              shuffle=False,
              batch_size=16,
              drop_last=False)

for batch_indices in bs:
    print(batch_indices)

# init with sampler
sampler = RandomSampler(RandomDataset(100))
bs = BatchSampler(sampler=sampler,
              batch_size=8,
              drop_last=True)

for batch_indices in bs:
    print(batch_indices)