RandomSampler¶

class paddle.io. RandomSampler ( data_source=None, 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 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。

replacement (bool) - 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) - 如果 replacement 设置为 True 则按此参数采集对应的样本数。默认值为None。

generator (Generator) - 指定采样 data_source 的采样器。默认值为None。

返回¶

RandomSampler, 返回随机采样下标的采样器

代码示例¶

from paddle.io import Dataset, RandomSampler

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)

PaddlePaddle

paddle.io / RandomSampler

RandomSampler¶

参数¶

返回¶

代码示例¶

PaddlePaddle

paddle

paddle.amp

paddle.callbacks

paddle.compat

paddle.distributed

paddle.distribution

paddle.fluid

paddle.io

paddle.jit

paddle.metric

paddle.nn

paddle.onnx

paddle.optimizer

paddle.regularizer

paddle.static

paddle.sysconfig

paddle.text

paddle.utils

paddle.vision

paddle.io / RandomSampler

RandomSampler¶

参数¶

返回¶

代码示例¶