DistributedBatchSampler¶

class paddle.io. DistributedBatchSampler ( dataset=None, batch_size, num_replicas=None, rank=None, shuffle=False, drop_last=False ) [源代码] ¶

分布式批采样器加载数据的一个子集。每个进程可以传递给DataLoader一个DistributedBatchSampler的实例，每个进程加载原始数据的一个子集。

注解

假定Dataset的大小是固定的。

参数:

dataset (paddle.io.Dataset) - 此参数必须是 paddle.io.Dataset 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。
batch_size (int) - 每mini-batch中包含的样本数。
num_replicas (int, optional) - 分布式训练时的进程个数。如果是None，会依据 paddle.distributed.ParallenEnv 获取值。默认是None。
rank (int, optional) - num_replicas个进程中的进程序号。如果是None，会依据 paddle.distributed.ParallenEnv 获取值。默认是None。
shuffle (bool) - 是否需要在生成样本下标时打乱顺序。默认值为False。
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。

返回：返回样本下标数组的迭代器。

返回类型: DistributedBatchSampler

代码示例

import numpy as np

from paddle.io import Dataset, DistributedBatchSampler

# 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

dataset = RandomDataset(100)
sampler = DistributedBatchSampler(dataset, batch_size=64)

for data in sampler:
    # do something
    break

set_epoch ( epoch ) ¶

设置epoch数。当设置``shuffle=True``时，此epoch被用作随机种子。默认情况下，用户可以不用此接口设置，每个epoch时，所有的进程(workers)使用不同的顺序。如果每个epoch设置相同的数字，每个epoch数据的读取顺序将会相同。

参数：

epoch (int) - epoch数。

代码示例

import numpy as np

from paddle.io import Dataset, DistributedBatchSampler

# 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

dataset = RandomDataset(100)
sampler = DistributedBatchSampler(dataset, batch_size=64)

for epoch in range(10):
    sampler.set_epoch(epoch)

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