利用torch.utils.data.sampler实现带权重的数据采样

torch.utils.data.sampler是PyTorch中用于实现数据采样的类，可以对数据集进行灵活的采样操作。在实际任务中，我们可能需要对不同的样本赋予不同的权重，使得训练过程更加关注一些重要的样本。

下面我们将介绍如何利用torch.utils.data.sampler实现带权重的数据采样，并给出一个例子。

首先，我们需要定义一个权重数组，表示每个样本的权重。这个权重数组可以根据任务需求手动设定，也可以根据样本的标签情况自动计算。假设我们的数据集中有100个样本，那么权重数组可以是一个长度为100的一维数组。

接下来，我们需要自定义一个采样器类，继承自torch.utils.data.sampler.Sampler，并实现其中的__iter__和__len__方法。

在__init__方法中，我们需要传入数据集对象和权重数组。然后，在__iter__方法中，我们需要对每个样本进行采样，并返回相应的样本索引。我们可以利用权重数组来决定采样的概率分布。

具体的代码如下所示：

import torch
from torch.utils.data.sampler import Sampler

class WeightedSampler(Sampler):
    def __init__(self, dataset, weights):
        self.dataset = dataset
        self.weights = weights

    def __iter__(self):
        return iter(torch.multinomial(torch.Tensor(self.weights), len(self.dataset), replacement=True))

    def __len__(self):
        return len(self.dataset)

在该代码中，我们使用了torch.multinomial函数来根据权重数组进行采样。函数的 个参数是权重数组，第二个参数是采样的次数，第三个参数replacement表示是否进行有放回采样。函数的返回结果是一个包含采样样本索引的1维Tensor。

接下来，我们可以根据WeightedSampler来定义数据集和数据加载器。我们可以使用torchvision中的MNIST数据集来进行演示。

from torchvision import datasets
from torch.utils.data import DataLoader

# 加载MNIST数据集
mnist_dataset = datasets.MNIST(root='path_to_dataset', train=True, download=True)

# 定义权重数组，假设前500个样本的权重为1，后500个样本的权重为2
weights = [1 if i < 500 else 2 for i in range(len(mnist_dataset))]

# 定义采样器
sampler = WeightedSampler(mnist_dataset, weights)

# 定义数据加载器，每次批量大小为64
data_loader = DataLoader(mnist_dataset, batch_size=64, sampler=sampler)

在上述代码中，我们定义了一个MNIST数据集对象mnist_dataset，并手动设定了每个样本的权重。然后，我们实例化了一个WeightedSampler对象sampler，并将其传入数据加载器的sampler参数中。

最后，我们可以使用data_loader进行数据的迭代操作，即可实现带权重的数据采样。

综上所述，利用torch.utils.data.sampler实现带权重的数据采样可以通过自定义采样器类，并利用权重数组来决定采样概率分布。用户可以根据实际任务需求自行设定样本的权重。