使用Python中的object_detection.core.minibatch_sampler库的MinibatchSampler()函数实现小批量采样

在TensorFlow Object Detection API中，object_detection.core.minibatch_sampler模块提供了实现小批量采样的功能。其中，MinibatchSampler类是一个抽象基类，用于定义小批量采样的接口，以及一些常用的实现方法。

MinibatchSampler类的实例化需要传入一个batch_size参数，表示每个小批量样本的数量。最关键的方法是采样方法sample(self, num)。这个方法用于从给定的样本数量num中采样指定数量的样本。

为了更好地理解MinibatchSampler的使用，下面是一个使用例子：

import tensorflow as tf
from object_detection.core.minibatch_sampler import MinibatchSampler

class CustomSampler(MinibatchSampler):
    def __init__(self, batch_size):
        super(CustomSampler, self).__init__(batch_size)
    
    def sample(self, num):
        return tf.range(num)[:self.batch_size]

# 创建一个自定义的采样器
sampler = CustomSampler(batch_size=3)

# 从100个样本中采样3个样本
samples = sampler.sample(100)
print(samples.numpy())  # 输出[0 1 2]

# 修改采样器的批量大小
sampler.batch_size = 4

# 从100个样本中采样4个样本
samples = sampler.sample(100)
print(samples.numpy())  # 输出[0 1 2 3]

在上述例子中，我们自定义了一个CustomSampler类，继承了MinibatchSampler类，并重写了sample()方法。在sample()方法中，我们使用了TensorFlow的tf.range()函数生成了一组从0到num-1的数字，并根据batch_size截取了相应数量的样本。

我们创建了一个自定义采样器sampler，并传入了batch_size=3。然后使用sample()方法从100个样本中采样了3个样本，并打印了结果。

接着，我们将采样器的batch_size修改为4，并再次使用sample()方法从100个样本中采样了4个样本，并打印了结果。可以看到，输出结果为[0 1 2 3]，证明我们成功地按照指定的批量大小进行了样本采样。