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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)) 
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