WeightedRandomSampler

class paddle.io.WeightedRandomSampler ( weights, num_samples, replacement=True ) [源代码]

通过制定的权重随机采样，采样下标范围在 [0, len(weights) - 1] , 如果 replacement 为 True ，则下标可被采样多次

参数:

• weights (numpy.ndarray|paddle.Tensor|tuple|list) - 权重序列，需要是numpy数组，paddle.Tensor，list或者tuple类型。

• num_samples (int) - 采样样本数。

• replacement (bool) - 是否采用有放回的采样，默认值为True

返回: 返回根据权重随机采样下标的采样器

返回类型: WeightedRandomSampler

代码示例

from paddle.io import WeightedRandomSampler
sampler = WeightedRandomSampler(weights=[0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.2],
                                num_samples=5,
                                replacement=True)
for index in sampler:
    print(index)