Класс SequentialSampler

Класс SequentialSampler предназначен для создания сэмплера, который возвращает индексы элементов датасета в последовательном порядке. Этот сэмплер используется по умолчанию в DataLoader, если не указан другой сэмплер или параметр shuffle не установлен в True. При инициализации класс принимает источник данных или его длину.

Синтаксис

torch.utils.data.SequentialSampler(data_source)

Параметры:

data_source - датасет или другой итерируемый объект, из которого извлекаются индексы.

Пример

Создадим простой датасет и применим к нему последовательный сэмплер:

import torch
from torch.utils.data import SequentialSampler, TensorDataset

data = torch.tensor([10, 20, 30, 40, 50])
dataset = TensorDataset(data)
sampler = SequentialSampler(dataset)

for idx in sampler:
	print(idx, data[idx].item())

Результат выполнения кода:

Пример

Используем сэмплер в загрузчике данных для последовательной подачи батчей:

import torch
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset, SequentialSampler

data = torch.arange(1, 11)
dataset = TensorDataset(data)
sampler = SequentialSampler(dataset)
loader = DataLoader(dataset, batch_size=3, sampler=sampler)

for batch in loader:
	print(batch)

Результат выполнения кода:

tensor([
	[1],
	[2],
	[3],
])
tensor([
	[4],
	[5],
	[6],
])
tensor([
	[7],
	[8],
	[9],
])
tensor([
	[10],
])

Пример

Сравним работу SequentialSampler и RandomSampler:

import torch
from torch.utils.data import SequentialSampler, RandomSampler, TensorDataset

torch.manual_seed(0)
data = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
dataset = TensorDataset(data)

seq_sampler = SequentialSampler(dataset)
rand_sampler = RandomSampler(dataset)

print("SequentialSampler:")
for idx in seq_sampler:
	print(idx, end=" ")

print("\nRandomSampler:")
for idx in rand_sampler:
	print(idx, end=" ")

Результат выполнения кода:

SequentialSampler:
0 1 2 3 4 
RandomSampler:
4 0 1 3 2

Смотрите также

класс Sampler,
базовый класс для всех сэмплеров
класс RandomSampler,
сэмплер для случайной выборки индексов
класс BatchSampler,
сэмплер для формирования батчей по заданным индексам
класс TensorDataset,
датасет для хранения тензоров в виде выборок