DistributedBatchSampler¶

class paddle.io. DistributedBatchSampler ( dataset=None, batch_size, num_replicas=None, rank=None, shuffle=False, drop_last=False ) [源代码] ¶

分布式批采样器加载数据的一个子集。每个进程可以传递给 DataLoader 一个 DistributedBatchSampler 的实例，每个进程加载原始数据的一个子集。

注解

假定 Dataset 的大小是固定的。

参数¶

dataset (paddle.io.Dataset) - 此参数必须是 paddle.io.Dataset 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。

batch_size (int) - 每 mini-batch 中包含的样本数。

num_replicas (int, optional) - 分布式训练时的进程个数。如果是 None，会依据 paddle.distributed.ParallenEnv 获取值。默认是 None。

rank (int, optional) - num_replicas 个进程中的进程序号。如果是 None，会依据 paddle.distributed.ParallenEnv 获取值。默认是 None。

shuffle (bool) - 是否需要在生成样本下标时打乱顺序。默认值为 False。

drop_last (bool) - 是否需要丢弃最后无法凑整一个 mini-batch 的样本。默认值为 False。

返回¶

DistributedBatchSampler，返回样本下标数组的迭代器。

代码示例¶

          import numpy as np

from paddle.io import Dataset, DistributedBatchSampler

# init with dataset
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

dataset = RandomDataset(100)
sampler = DistributedBatchSampler(dataset, batch_size=64)

for data in sampler:
    # do something
    break

         

方法¶

set_epoch(epoch)¶

设置 epoch 数。当设置``shuffle=True``时，此 epoch 被用作随机种子。默认情况下，用户可以不用此接口设置，每个 epoch 时，所有的进程(workers)使用不同的顺序。如果每个 epoch 设置相同的数字，每个 epoch 数据的读取顺序将会相同。

参数

epoch (int) - epoch 数。

代码示例

           import numpy as np

from paddle.io import Dataset, DistributedBatchSampler

# init with dataset
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

dataset = RandomDataset(100)
sampler = DistributedBatchSampler(dataset, batch_size=64)

for epoch in range(10):
    sampler.set_epoch(epoch)

          