小編給大家分享一下pytorch如何處理類別不平衡的問(wèn)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！

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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(wèn)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！

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

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