自定义数据采样器：torch.utils.data.sampler模块使用指南

torch.utils.data.sampler模块提供了用于数据采样的类和函数，可以帮助我们有效地对数据进行采样。在机器学习和深度学习中，数据采样是非常重要的一步，通过采样可以获得更好地数据分布，提高模型的训练效果。

常见的数据采样方法有随机采样、有放回采样、无放回采样、按权重采样等。torch.utils.data.sampler模块提供了相应的类和函数，可以根据需要选择合适的采样方法。

下面以常见的随机采样和按权重采样为例，介绍torch.utils.data.sampler模块的使用。

1.随机采样

随机采样是指从数据集中随机选择一定数量的样本进行训练。可以使用RandomSampler类来实现随机采样，该类继承自Sampler类。

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.data.sampler import RandomSampler

# 创建数据集
dataset = torch.utils.data.TensorDataset(torch.randn(100, 2), torch.randn(100))

# 创建数据加载器
loader = DataLoader(dataset, batch_size=10, sampler=RandomSampler(dataset))

# 使用数据加载器进行训练
for batch_data in loader:
    inputs, labels = batch_data
    # 训练代码

在上面的代码中，首先创建了一个数据集dataset，包含100个样本。然后使用RandomSampler类创建了一个数据加载器loader，并指定了batch_size和数据集dataset作为参数。最后使用loader进行训练，每次从数据集中随机选择batch_size个样本进行训练。

2.按权重采样

按权重采样是指根据样本的权重来选择样本。可以使用WeightedRandomSampler类来实现按权重采样，该类继承自Sampler类。

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.data.sampler import WeightedRandomSampler

# 创建数据集
dataset = torch.utils.data.TensorDataset(torch.randn(100, 2), torch.randint(0, 2, (100,)))

# 计算样本权重
class_count = [10, 90]  # 样本类别数量
class_weights = 1. / torch.tensor(class_count, dtype=torch.float)
sample_weights = class_weights[dataset.targets]

# 创建数据加载器
loader = DataLoader(dataset, batch_size=10, sampler=WeightedRandomSampler(sample_weights, len(sample_weights)))

# 使用数据加载器进行训练
for batch_data in loader:
    inputs, labels = batch_data
    # 训练代码

在上面的代码中，首先创建了一个数据集dataset，包含100个样本和2个类别。然后通过计算每个样本的权重，得到了样本的权重向量sample_weights。接下来使用WeightedRandomSampler类创建了一个数据加载器loader，并将权重向量sample_weights作为参数传入。最后使用loader进行训练，根据样本的权重来选择样本进行训练。

以上就是torch.utils.data.sampler模块的使用指南，通过使用不同的采样器，我们可以灵活地对数据进行采样，提高模型的训练效果。在实际应用中，需要根据具体的场景选择合适的采样方法。