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¶

Sampler，返回样本下标的迭代器。

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)

         