这篇文章记录一个采样器都随机地从原始的数据集中抽样数据。抽样数据采用permutation。 生成任意一个下标重排，从而利用下标来提取dataset中的数据的方法
需要的库
import torch
使用方法
这里以MNIST举例
train_dataset = dsets.MNIST(root='./data', #文件存放路径
train=True, #提取训练集
transform=transforms.ToTensor(), #将图像转化为Tensor
download=True)
sample_size = len(train_dataset)
sampler1 = torch.utils.data.sampler.SubsetRandomSampler(
np.random.choice(range(len(train_dataset)), sample_size))
代码详解
np.random.choice() #numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) #从a(只要是ndarray都可以，但必须是一维的)中随机抽取数字，并组成指定大小(size)的数组 #replace:True表示可以取相同数字，False表示不可以取相同数字 #数组p：与数组a相对应，表示取数组a中每个元素的概率，默认为选取每个元素的概率相同。
那么这里就相当于抽取了一个全排列
torch.utils.data.sampler.SubsetRandomSampler # 会根据后面给的列表从数据集中按照下标取元素 # class torch.utils.data.SubsetRandomSampler(indices)：无放回地按照给定的索引列表采样样本元素。
所以就可以了。
补充知识：Pytorch学习之torch----随机抽样、序列化、并行化
1. torch.manual_seed(seed)
说明：设置生成随机数的种子，返回一个torch._C.Generator对象。使用随机数种子之后，生成的随机数是相同的。
参数：
seed(int or long) -- 种子
>>> import torch >>> torch.manual_seed(1)>>> a = torch.rand(2, 3) >>> a tensor([[0.7576, 0.2793, 0.4031], [0.7347, 0.0293, 0.7999]]) >>> torch.manual_seed(1) >>> b = torch.rand(2, 3) >>> b tensor([[0.7576, 0.2793, 0.4031], [0.7347, 0.0293, 0.7999]]) >>> a == b tensor([[1, 1, 1], [1, 1, 1]], dtype=torch.uint8)
2. torch.initial_seed()
说明：返回生成随机数的原始种子值
>>> torch.manual_seed(4)>>> torch.initial_seed() 4
3. torch.get_rng_state()
说明：返回随机生成器状态(ByteTensor)
>>> torch.initial_seed() 4 >>> torch.get_rng_state() tensor([4, 0, 0, ..., 0, 0, 0], dtype=torch.uint8)
4. torch.set_rng_state()
说明：设定随机生成器状态
参数：
new_state(ByteTensor) -- 期望的状态
5. torch.default_generator
说明：默认的随机生成器。等于
6. torch.bernoulli(input, out=None)
说明：从伯努利分布中抽取二元随机数(0或1)。输入张量包含用于抽取二元值的概率。因此，输入中的所有值都必须在[0,1]区间内。输出张量的第i个元素值，将会以输入张量的第i个概率值等于1。返回值将会是与输入相同大小的张量，每个值为0或者1.
参数：
input(Tensor) -- 输入为伯努利分布的概率值
out(Tensor,可选) -- 输出张量
>>> a = torch.Tensor(3, 3).uniform_(0, 1)
>>> a
tensor([[0.5596, 0.5591, 0.0915],
[0.2100, 0.0072, 0.0390],
[0.9929, 0.9131, 0.6186]])
>>> torch.bernoulli(a)
tensor([[0., 1., 0.],
[0., 0., 0.],
[1., 1., 1.]])
7. torch.multinomial(input, num_samples, replacement=False, out=None)
说明：返回一个张量，每行包含从input相应行中定义的多项分布中抽取的num_samples个样本。要求输入input每行的值不需要总和为1，但是必须非负且总和不能为0。当抽取样本时，依次从左到右排列(第一个样本对应第一列)。如果输入input是一个向量，输出out也是一个相同长度num_samples的向量。如果输入input是m行的矩阵，输出out是形如m x n的矩阵。并且如果参数replacement为True，则样本抽取可以重复。否则，一个样本在每行不能被重复。
参数：
input(Tensor) -- 包含概率的张量
num_samples(int) -- 抽取的样本数
replacement(bool) -- 布尔值，决定是否能重复抽取
out(Tensor) -- 结果张量
>>> weights = torch.Tensor([0, 10, 3, 0]) >>> weights tensor([ 0., 10., 3., 0.]) >>> torch.multinomial(weights, 4, replacement=True) tensor([1, 1, 1, 1])
8. torch.normal(means, std, out=None)
说明：返回一个张量，包含从给定参数means，std的离散正态分布中抽取随机数。均值means是一个张量，包含每个输出元素相关的正态分布的均值。std是一个张量。包含每个输出元素相关的正态分布的标准差。均值和标准差的形状不须匹配，但每个张量的元素个数必须想听。
参数：
means(Tensor) -- 均值
std(Tensor) -- 标准差
out(Tensor) -- 输出张量
>>> n_data = torch.ones(5, 2)
>>> n_data
tensor([[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]])
>>> x0 = torch.normal(2 * n_data, 1)
>>> x0
tensor([[1.6544, 0.9805],
[2.1114, 2.7113],
[1.0646, 1.9675],
[2.7652, 3.2138],
[1.1204, 2.0293]])
9. torch.save(obj, f, pickle_module=
说明：保存一个对象到一个硬盘文件上。
参数：
obj -- 保存对象
f -- 类文件对象或一个保存文件名的字符串
pickle_module -- 用于pickling源数据和对象的模块
pickle_protocol -- 指定pickle protocal可以覆盖默认参数
10. torch.load(f, map_location=None, pickle_module=
说明：从磁盘文件中读取一个通过torch.save()保存的对象。torch.load()可通过参数map_location动态地进行内存重映射，使其能从不动设备中读取文件。一般调用时，需两个参数：storage和location tag。返回不同地址中的storage，或者返回None。如果这个参数是字典的话，意味着从文件的地址标记到当前系统的地址标记的映射。
参数：
f -- l类文件对象或一个保存文件名的字符串
map_location -- 一个函数或字典规定如何remap存储位置
pickle_module -- 用于unpickling元数据和对象的模块
torch.load('tensors.pt')
# 加载所有的张量到CPU
torch.load('tensor.pt', map_location=lambda storage, loc:storage)
# 加载张量到GPU
torch.load('tensors.pt', map_location={'cuda:1':'cuda:0'})
11. torch.get_num_threads()
说明：获得用于并行化CPU操作的OpenMP线程数
12. torch.set_num_threads()
说明：设定用于并行化CPU操作的OpenMP线程数
以上这篇pytorch随机采样操作SubsetRandomSampler()就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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