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

>>> import numpy as np
>>> from paddle.io import WeightedRandomSampler

>>> np.random.seed(2023)
>>> sampler = WeightedRandomSampler(
...     weights=[0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.2],
...     num_samples=5,
...     replacement=True
... )
>>> for index in sampler:
...     print(index)
2
4
3
1
1