Sampler¶

class paddle.io. Sampler ( data_source=None ) [源代码] ¶

概括数据集采样器行为和方法的基类。

所有数据集采样器必须继承这个基类，并实现以下方法：

__iter__：迭代返回数据样本下标

__len__: data_source 中的样本数

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。

可见 paddle.io.BatchSampler 和 paddle.io.DataLoader

返回¶

Sampler，返回样本下标的迭代器。

代码示例¶

          >>> from paddle.io import Dataset, Sampler

>>> 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
...
>>> class MySampler(Sampler):
...     def __init__(self, data_source):
...         self.data_source = data_source
...
...     def __iter__(self):
...         return iter(range(len(self.data_source)))
...
...     def __len__(self):
...         return len(self.data_source)
...
>>> sampler = MySampler(data_source=RandomDataset(100))

>>> for index in sampler:
...     print(index)
0
1
2
...
99

         