pytorch如何处理类别不平衡的问题-创新互联
小编给大家分享一下pytorch如何处理类别不平衡的问题，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
下面的代码展示了如何使用WeightedRandomSampler来完成抽样。
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]))核心部分为实际使用时替换下变量把sampler传递给DataLoader即可，注意使用了sampler就不能使用shuffle，另外需要指定采样点个数：
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如何处理类别不平衡的问题”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道！
另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。
新闻标题：pytorch如何处理类别不平衡的问题-创新互联
转载源于：http://azwzsj.com/article/jjoep.html
