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这篇文章主要介绍pytorch随机采样SubsetRandomSampler()的方法，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

这篇文章记录一个采样器都随机地从原始的数据集中抽样数据。抽样数据采用permutation。 生成任意一个下标重排，从而利用下标来提取dataset中的数据的方法

需要的库

import torch

使用方法

这里以MNIST举例

train_dataset = dsets.MNIST(root='./data', #文件存放路径
              train=True,  #提取训练集
              transform=transforms.ToTensor(), #将图像转化为Tensor
              download=True)

sample_size = len(train_dataset)
sampler1 = torch.utils.data.sampler.SubsetRandomSampler(
  np.random.choice(range(len(train_dataset)), sample_size))

文章题目：pytorch随机采样SubsetRandomSampler()的方法-创新互联
文章路径：http://azwzsj.com/article/dcsojd.html