BatchSampler

class paddle.io. BatchSampler ( dataset=None, sampler=None, shuffle=False, 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，可选) - 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, 表示不使用此参数。

  • sampler (Sampler，可选) - 此参数必须是 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, 表示不使用此参数。

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

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

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

见 DataLoader 。

返回

BatchSampler， 返回样本下标数组的迭代器。

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)

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