Sampler

class paddle.io. Sampler ( data_source=None ) [源代码]

概括数据集采样器行为和方法的基类。

所有数据集采样器必须继承这个基类，并实现以下方法：

__iter__: 迭代返回数据样本下标

__len__: data_source 中的样本数

参数:

• data_source (Dataset) - 此参数必须是 paddle.io.Dataset 或 paddle.io.IterableDataset 的一个子类实例或实现了 __len__ 的Python对象，用于生成样本下标。默认值为None。

可见 paddle.io.BatchSampler 和 paddle.io.DataLoader

返回：返回样本下标的迭代器。

返回类型: Sampler

代码示例

from paddle.io import Dataset, Sampler
class RandomDataset(Dataset):
    def __init__(self, num_samples):
        self.num_samples = num_samples
    def __getitem__(self, idx):
        image = np.random.random([784]).astype('float32')
        label = np.random.randint(0, 9, (1, )).astype('int64')
        return image, label
    def __len__(self):
        return self.num_samples
class MySampler(Sampler):
    def __init__(self, data_source):
        self.data_source = data_source
    def __iter__(self):
        return iter(range(len(self.data_source)))
    def __len__(self):
        return len(self.data_source)
sampler = MySampler(data_source=RandomDataset(100))
for index in sampler:
    print(index)