PyTorch ImageFolder：如何对属于特定类别的图像进行采样

Question

我有一个pytorch ImageFolder。我看到ImageFolder的__getitem__(index)方法可以同时获取张量和索引的类。但是，如果我想使用ImageFolder从我选择的一个或多个类中随机采样一定数量的图像，然后在以后为__getitem__方法获取它们的索引怎么办？ （排序类似于反向操作，即选择类->获取索引，而不是选择索引->获取类）

这将如何完成？

Answer 1

我曾经为MNIST数据集尝试过类似的方法，但可悲的是找不到相应的代码。如果我没记错的话，我只是简单地遍历了数据集的自定义拆分，但是现在有一种更本地化的方法：
从本质上讲，不必担心Dataset类，这更多的是您的DataLoader的问题。 Dataset仅包含引用此数据的方法。不过，实际调用此数据的时间点发生在DataLoader中。

不幸的是，您将不得不编写自己的DataLoader，从而可以使用其他自定义samplers that only take a specific range。我最好的猜测是拥有一个使用多个Samplers的采样器（每个类一个），在其中传递每个类的相应索引，并在运行时要求与特定类对应的采样器。

AFAIK，定期提供的DataLoader不可能有这样的东西。 还请注意，要一次在所有训练数据上一次通过（如果您仍然想在一个时期内对所有不同样本进行训练），就变得越来越难以追踪。