小編給大家分享一下pytorch如何處理類別不平衡的問題，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

創(chuàng)新互聯(lián)是一家專注于成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站制作與策劃設(shè)計(jì),江永網(wǎng)站建設(shè)哪家好?創(chuàng)新互聯(lián)做網(wǎng)站,專注于網(wǎng)站建設(shè)十載,網(wǎng)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的專業(yè)建站公司;建站業(yè)務(wù)涵蓋:江永等地區(qū)。江永做網(wǎng)站價(jià)格咨詢:18982081108

下面的代碼展示了如何使用WeightedRandomSampler來(lái)完成抽樣。

numDataPoints = 1000
data_dim = 5
bs = 100

# Create dummy data with class imbalance 9 to 1
data = torch.FloatTensor(numDataPoints, data_dim)
target = np.hstack((np.zeros(int(numDataPoints * 0.9), dtype=np.int32),
     np.ones(int(numDataPoints * 0.1), dtype=np.int32)))

print 'target train 0/1: {}/{}'.format(
 len(np.where(target == 0)[0]), len(np.where(target == 1)[0]))

class_sample_count = np.array(
 [len(np.where(target == t)[0]) for t in np.unique(target)])
weight = 1. / class_sample_count
samples_weight = np.array([weight[t] for t in target])

samples_weight = torch.from_numpy(samples_weight)
samples_weight = samples_weight.double()
sampler = WeightedRandomSampler(samples_weight, len(samples_weight))

target = torch.from_numpy(target).long()
train_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(data, target)

train_loader = DataLoader(
 train_dataset, batch_size=bs, num_workers=1, sampler=sampler)

for i, (data, target) in enumerate(train_loader):
 print "batch index {}, 0/1: {}/{}".format(
  i,
  len(np.where(target.numpy() == 0)[0]),
  len(np.where(target.numpy() == 1)[0]))

核心部分為實(shí)際使用時(shí)替換下變量把sampler傳遞給DataLoader即可，注意使用了sampler就不能使用shuffle，另外需要指定采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)：

class_sample_count = np.array(
 [len(np.where(target == t)[0]) for t in np.unique(target)])
weight = 1. / class_sample_count
samples_weight = np.array([weight[t] for t in target])

samples_weight = torch.from_numpy(samples_weight)
samples_weight = samples_weight.double()
sampler = WeightedRandomSampler(samples_weight, len(samples_weight))

以上是“pytorch如何處理類別不平衡的問題”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司行業(yè)資訊頻道！

另外有需要云服務(wù)器可以了解下創(chuàng)新互聯(lián)scvps.cn，海內(nèi)外云服務(wù)器15元起步，三天無(wú)理由+7*72小時(shí)售后在線，公司持有idc許可證，提供“云服務(wù)器、裸金屬服務(wù)器、高防服務(wù)器、香港服務(wù)器、美國(guó)服務(wù)器、虛擬主機(jī)、免備案服務(wù)器”等云主機(jī)租用服務(wù)以及企業(yè)上云的綜合解決方案，具有“安全穩(wěn)定、簡(jiǎn)單易用、服務(wù)可用性高、性價(jià)比高”等特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)，專為企業(yè)上云打造定制，能夠滿足用戶豐富、多元化的應(yīng)用場(chǎng)景需求。

新聞名稱：pytorch如何處理類別不平衡的問題-創(chuàng)新互聯(lián)
文章URL：http://jinyejixie.com/article48/jjoep.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供虛擬主機(jī)、網(wǎng)站內(nèi)鏈、品牌網(wǎng)站制作、用戶體驗(yàn)、網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站改版

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請(qǐng)盡快告知，我們將會(huì)在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場(chǎng)，如需處理請(qǐng)聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來(lái)源： 創(chuàng)新互聯(lián)