mindspore.dataset.SubsetRandomSampler
- class mindspore.dataset.SubsetRandomSampler(indices, num_samples=None)[源代码]
给定样本的索引序列,从序列中随机获取索引对数据集进行采样。
- 参数:
indices (Iterable) - 样本索引的序列(除了string类型外的任意Python可迭代对象类型)。
num_samples (int, 可选) - 获取的样本数,可用于部分获取采样得到的样本。默认值:
None
,获取采样到的所有样本。
- 异常:
TypeError - indices 的类型不是int。
TypeError - num_samples 的类型不是int。
ValueError - num_samples 为负值。
样例:
>>> import mindspore.dataset as ds >>> indices = [0, 1, 2, 3, 7, 88, 119] >>> >>> # create a SubsetRandomSampler, will sample from the provided indices >>> sampler = ds.SubsetRandomSampler(indices) >>> data = ds.ImageFolderDataset(image_folder_dataset_dir, num_parallel_workers=8, sampler=sampler)
- add_child(sampler)
为给定采样器添加子采样器。子采样器接收父采样器输出数据作为输入,并应用其采样逻辑返回新的采样结果。
- 参数:
sampler (Sampler) - 用于从数据集中选择样本的对象。仅支持内置采样器(
mindspore.dataset.DistributedSampler
、mindspore.dataset.PKSampler
、mindspore.dataset.RandomSampler
、mindspore.dataset.SequentialSampler
、mindspore.dataset.SubsetRandomSampler
、mindspore.dataset.WeightedRandomSampler
)。
样例:
>>> import mindspore.dataset as ds >>> sampler = ds.SequentialSampler(start_index=0, num_samples=3) >>> sampler.add_child(ds.RandomSampler(num_samples=4)) >>> dataset = ds.Cifar10Dataset(cifar10_dataset_dir, sampler=sampler)
- get_child()
获取给定采样器的子采样器。
- 返回:
Sampler,给定采样器的子采样器。
样例:
>>> import mindspore.dataset as ds >>> sampler = ds.SequentialSampler(start_index=0, num_samples=3) >>> sampler.add_child(ds.RandomSampler(num_samples=2)) >>> child_sampler = sampler.get_child()