Python中的object_detection.core.minibatch_sampler模块中的MinibatchSampler()方法的中文文档

MinibatchSampler()方法是object_detection.core.minibatch_sampler模块中的一个类，用于从数据集中生成用于训练的小批量样本。

**参数:**

- balance_classes（布尔值）：指定是否均衡每个类别的样本数量。

- num_classes（整数）：数据集中类别的数量。

- minibatch_size（整数）：每个小批量的样本数量。

- positive_fraction（浮点数）：指定正样本在每个小批量中的比例，用于均衡正负样本数量。

- seed（整数）：随机数生成的种子。

- shuffle（布尔值）：指定是否对样本进行洗牌。

- max_trials（整数）：生成小批量样本的最大尝试次数。

**属性:**

- minibatch：返回一个TensorFlow Tensor对象，包含当前小批量样本的索引。

**方法:**

- subsample(indices, labels)：给定索引和对应的标签，根据当前的采样策略生成一个小批量样本。

下面是一个使用MinibatchSampler()的示例：

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

# 创建一个数据集
num_classes = 3  # 类别数量
num_samples = 10  # 样本数量
indices = np.arange(num_samples)  # 样本索引
labels = np.random.randint(0, num_classes, size=num_samples)  # 样本标签

# 创建一个MinibatchSampler对象
sampler = MinibatchSampler(
    balance_classes=True,
    num_classes=num_classes,
    minibatch_size=4,
    positive_fraction=0.5,
    seed=0,
    shuffle=True,
    max_trials=10
)

# 生成小批量样本
for i in range(3):  # 生成3个小批量样本
    minibatch = sampler.subsample(indices, labels)
    print('Minibatch {}: {}'.format(i+1, minibatch))

# 输出示例：
# Minibatch 1: [2 5 8 9]
# Minibatch 2: [4 7 8 9]
# Minibatch 3: [2 4 6 9]

在上面的示例中，创建了一个数据集，包含10个样本，3个类别。然后创建了一个MinibatchSampler对象，并指定一些参数，如均衡类别、正负样本比例、每个小批量的大小等。接着使用sampler.subsample方法生成了3个小批量样本。

以上是object_detection.core.minibatch_sampler模块中MinibatchSampler()方法的中文文档，以及一个使用示例。