PyTorch中torch.utils.data.sampler模块的类别间平衡采样方法介绍

在PyTorch中，torch.utils.data.sampler模块提供了一些用于数据采样的类和函数。其中，类别间平衡采样（ClassBalancedSampler）是一种用于解决类别不平衡问题的采样方法。在类别不平衡问题中，不同类别的样本数量差别很大，可能导致模型在训练过程中对数量较多的类别更加敏感，从而影响模型的泛化性能。

ClassBalancedSampler类是一个自定义的采样器类，它可以用于按类别平衡地从数据集中采样样本。该类继承自torch.utils.data.sampler.Sampler类，并重写了__iter__方法和__len__方法。下面是该类的代码实现：

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

class ClassBalancedSampler(Sampler):
    def __init__(self, dataset, num_samples=None):
        self.dataset = dataset
        self.num_samples = num_samples

        # 计算每个类别的样本数量
        self.class_count = torch.tensor(list(dataset.targets)).bincount()

        # 计算每个类别的采样权重
        class_weights = 1.0 / torch.tensor(self.class_count, dtype=torch.float)
        self.weights = class_weights[dataset.targets]

    def __iter__(self):
        # 根据权重来采样样本索引
        sample_indices = torch.multinomial(self.weights, self.num_samples, replacement=True)
        return iter(sample_indices.tolist())

    def __len__(self):
        if self.num_samples is not None:
            return self.num_samples
        else:
            return len(self.dataset)

这个类的构造函数接受一个数据集对象（dataset）和可选的样本数量参数（num_samples）。在构造函数中，首先计算了每个类别的样本数量，并根据样本数量计算了每个类别的采样权重。然后，在__iter__方法中，根据这些权重使用torch.multinomial函数采样出指定数量的样本索引，并返回一个迭代器。最后，通过__len__方法返回采样后的样本数量。

下面是使用ClassBalancedSampler进行类别间平衡采样的示例代码：

import torchvision
from torchvision import transforms

# 加载数据集
train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data',
                                             train=True,
                                             transform=transforms.ToTensor(),
                                             download=True)

# 创建采样器
sampler = ClassBalancedSampler(train_dataset, num_samples=1000)

# 使用采样器创建数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset,
                                           batch_size=128,
                                           sampler=sampler)

# 迭代数据加载器获取采样后的样本
for images, labels in train_loader:
    # 进行训练...

在上面的例子中，首先加载了CIFAR10数据集（一个包含10个类别的图像分类数据集），然后使用ClassBalancedSampler采样出1000个样本，并创建了一个数据加载器（DataLoader）用于加载这些采样后的样本。在迭代数据加载器时，可以得到采样后的图像数据和对应的标签，然后可以使用这些数据进行模型的训练。

这样，在训练过程中，每个类别的样本都将被平衡地采样，可以更好地训练模型，并提高模型对数量少的类别的泛化能力。