官网:https://pytorch.org/docs/stable/data.html?highlight=subsetrandomsampler#torch.utils.data.SubsetRandomSampler

推荐参考:https://www.sohu.com/a/291959747_197042

https://www.jianshu.com/p/a32ae0294223

https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10496696.html

应用:

from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.data import sampler

train_data = CriteoDataset('./data', train=True) #自己定义 split_num = len(train_data) * 0.8
index_list = list(range(len(train_data)))
train_idx, valid_idx = index_list[:split_num], index_list[split_num:] tr_sampler = sampler.SubsetRandomSampler(train_idx)
val_sampler = sampler.SubsetRandomSampler(valid_idx) loader_train = DataLoader(train_data, batch_size=100,
sampler=tr_sampler) loader_val = DataLoader(val_data, batch_size=100,
sampler=val_sampler)

pytorch SubsetRandomSampler 用法和说明的更多相关文章

  1. 【转载】PyTorch系列 (二):pytorch数据读取

    原文:https://likewind.top/2019/02/01/Pytorch-dataprocess/ Pytorch系列: PyTorch系列(一) - PyTorch使用总览 PyTorc ...

  2. Pytorch划分数据集的方法

    之前用过sklearn提供的划分数据集的函数,觉得超级方便.但是在使用TensorFlow和Pytorch的时候一直找不到类似的功能,之前搜索的关键字都是"pytorch split dat ...

  3. 深度学习框架PyTorch一书的学习-第五章-常用工具模块

    https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/blob/v1.0/chapter5-常用工具/chapter5.ipynb 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下 ...

  4. 深度学习框架PyTorch一书的学习-第三章-Tensor和autograd-1-Tensor

    参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 Tensor Tensor可以是一个数 ...

  5. 深度学习之PyTorch实战(2)——神经网络模型搭建和参数优化

    上一篇博客先搭建了基础环境,并熟悉了基础知识,本节基于此,再进行深一步的学习. 接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型,同时让模型参数的优化方法趋于高效. ...

  6. 基于Pytorch的简单小案例

    神经网络的理论知识不是本文讨论的重点,假设读者们都是已经了解RNN的基本概念,并希望能用一些框架做一些简单的实现.这里推荐神经网络必读书目:邱锡鹏<神经网络与深度学习>.本文基于Pytor ...

  7. Pytorch Sampler详解

    关于为什么要用Sampler可以阅读一文弄懂Pytorch的DataLoader, DataSet, Sampler之间的关系. 本文我们会从源代码的角度了解Sampler. Sampler 首先需要 ...

  8. 一文弄懂Pytorch的DataLoader, DataSet, Sampler之间的关系

    以下内容都是针对Pytorch 1.0-1.1介绍. 很多文章都是从Dataset等对象自下往上进行介绍,但是对于初学者而言,其实这并不好理解,因为有的时候会不自觉地陷入到一些细枝末节中去,而不能把握 ...

  9. Pytorch数据读取详解

    原文:http://studyai.com/article/11efc2bf#%E9%87%87%E6%A0%B7%E5%99%A8%20Sampler%20&%20BatchSampler ...

随机推荐

  1. 1,认识web

    主要记录黄勇的视频讲解.CSDN:https://blog.csdn.net/nunchakushuang/article/list/1? 他的文档大纲为: video3 拓展1:HTTP与HTTPS ...

  2. JS中的Array之方法(1)

    a=[2,4,5,6,7,90]; [1]. a.toString();  // 返回字符串表示的数组,逗号分隔 "2,4,5,6,7,90" [2]. a.join('||'); ...

  3. 机器学习-对数logistics回归

    今天 学习了对数几率回归,学的不是很明白x1*theat1+x2*theat2...=y 对于最终的求解参数编程还是不太会,但是也大致搞明白了,对数几率回归是由于线性回归函数的结果并不是我们想要的,我 ...

  4. UNP——第二章,端口号,套接字对,TCP,UDP输出

    1.端口号 端口号用于区分使用相同协议的进程. TCP69 与 UDP69 是不同的. 端口号范围 0 - 65535, 其中 0- 1023 是保留端口. 2.套接字对 TCP服务通过套接字对,唯一 ...

  5. showengineinnodbstatus的解读

    如何查看innodb的相关信息 ---------------------- BUFFER POOL AND MEMORY ---------------------- Total memory al ...

  6. 廖师兄springboot微信点餐开发中相关注解使用解释

    package com.imooc.dataobject;import lombok.Data;import org.hibernate.annotations.DynamicUpdate;impor ...

  7. 计算思维(美国CMU周以真教授)

    博主注:GIScience会议是国际上最为著名的地理信息系统领域的国际会议,自2000年起,每两年举办一次,GIScience 2008会议邀请了美国卡内基-梅隆大学(CMU)计算机系华裔教授周以真博 ...

  8. day94:flask:Jinjia2模板引擎&flask中的CSRF攻击&Flask-SQLAlchemy的创建模型类和基本的增删改查

    目录 1.Jinjia2模板引擎 1.Jinjia2加载模板并传递数据到模板中 2.Jinjia2的模板语句 3.模板中特有的变量和函数 4.模板中内置的过滤器 5.自定义过滤器 6.模板继承 2.在 ...

  9. 仅一年工作经验成功跳槽字节跳动,腾讯并拿到字节的offer,全靠这份面经!

    前言 前几天由于工作的原因一直没怎么看私信,昨天在整理私信的时候看到了一个粉丝给我疯狂私信想要我帮忙整理一份大厂面经,说自己工作也有几年了想跳槽冲刺一下,但是不知道该怎么做好前期准备.我看到这个粉丝也 ...

  10. TCP的ACK机制

    下面是整个的tcp的三次握手和四次挥手的协议 TCP四次挥手 在客户端先发送一个FIN的包,表示要close(),客户端想和连接断开,发完之后出于FIN_WAIT_1状态下:服务端收到之后就变成CLO ...