使用torch.utils.data.sampler实现基于类别频率的数据采样

torch.utils.data.sampler模块提供了一种用于数据采样的类别频率采样方法，该方法可以根据不同类别样本的频率，对训练数据进行采样，以实现数据平衡。以下是使用该方法的实例。

首先，我们将导入必要的库和模块：

import torch
import torch.utils.data as data
import torch.utils.data.sampler as sampler
import numpy as np

接下来，我们将创建一个简单的数据集。假设我们的数据集有4个类别，每个类别有不同数量的样本。

class_labels = [0, 1, 2, 3]  # 类别标签
class_samples = [100, 200, 300, 400]  # 每个类别的样本数量

# 生成样本索引
dataset_samples = []
for class_label, num_samples in zip(class_labels, class_samples):
  for sample_index in range(num_samples):
    dataset_samples.append((class_label, sample_index))

# 输出样本索引
print("样本索引：", dataset_samples)

生成的样本索引如下所示：

样本索引： [(0, 0), (0, 1), ..., (3, 398), (3, 399)]

然后，我们将定义自定义的数据集对象和类别频率采样器。

class CustomDataset(data.Dataset):
  def __init__(self, samples):
    self.samples = samples

  def __getitem__(self, index):
    class_label, sample_index = self.samples[index]
    # 返回样本数据和标签
    return sample_index, class_label

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

# 类别频率采样器
class ClassFrequencySampler(sampler.Sampler):
  def __init__(self, samples, class_labels, class_samples):
    self.samples = samples
    self.class_labels = class_labels
    self.class_samples = class_samples

  def __iter__(self):
    # 计算每个类别的样本索引
    class_sample_indices = []
    for class_label in self.class_labels:
      class_sample_indices += [i for i, s in enumerate(self.samples) if s[0] == class_label]
    
    # 对类别样本索引按照频率进行采样
    class_sample_weights = [len(class_sample_indices) / self.class_samples[class_label] for class_label in self.class_labels]
    class_sample_weights = torch.DoubleTensor(class_sample_weights)
    return iter(torch.multinomial(class_sample_weights, len(class_sample_indices), replacement=True))

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

最后，我们将使用自定义的数据集对象和类别频率采样器进行数据采样。

# 创建数据集对象和类别频率采样器
dataset = CustomDataset(dataset_samples)
frequency_sampler = ClassFrequencySampler(dataset_samples, class_labels, class_samples)

# 使用类别频率采样器进行数据采样
data_loader = data.DataLoader(dataset, batch_size=16, sampler=frequency_sampler)

# 遍历数据加载器并输出每个批次的样本
for batch_index, (sample_indices, class_labels) in enumerate(data_loader):
  print("批次", batch_index)
  for sample_index, class_label in zip(sample_indices, class_labels):
    print("样本索引：", sample_index, "| 类别标签：", class_label)

通过上述代码，我们将根据类别频率对数据集进行采样，以实现数据的平衡。采样器将确保每个批次的样本数量在不同类别之间具有相似的比例。

希望本篇对您理解基于类别频率的数据采样有所帮助。