WeightedRandomSampler

class paddle.io. WeightedRandomSampler ( weights, num_samples, replacement=True ) [源代码]

通过制定的权重随机采样，采样下标范围在 [0, len(weights) - 1]，如果 replacement 为 True，则下标可被采样多次

参数

  • weights (numpy.ndarray|paddle.Tensor|tuple|list) - 权重序列，需要是 numpy 数组，paddle.Tensor，list 或者 tuple 类型。

  • num_samples (int) - 采样样本数。

  • replacement (bool) - 是否采用有放回的采样，默认值为 True

返回

WeightedRandomSampler，返回根据权重随机采样下标的采样器

代码示例

from paddle.io import WeightedRandomSampler

sampler = WeightedRandomSampler(weights=[0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.2],
                                num_samples=5,
                                replacement=True)

for index in sampler:
    print(index)