用 Pytorch 随机选择？

Question

我有一张图片张量，想从中随机选择。我正在寻找 np.random.choice() 的等价物。

 import torch

pictures = torch.randint(0, 256, (1000, 28, 28, 3))

假设我想要其中的 10 张图片。

原文由 Nicolas Gervais 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

torch 没有 np.random.choice() 的等效实现，请参阅 此处 的讨论。另一种方法是使用打乱的索引或随机整数进行索引。

用 替换来做到这一点：

1. 生成 n 个 随机索引
2. 使用这些索引索引您的原始张量

pictures[torch.randint(len(pictures), (10,))]

无需 更换即可做到：

1. 打乱索引
2. 取前 n 个元素

indices = torch.randperm(len(pictures))[:10]

pictures[indices]

阅读有关 torch.randint 和 torch.randperm 的更多信息。第二个代码片段的灵感来自 PyTorch 论坛中的这篇 帖子。

原文由 Nicolas Gervais 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 2

对于这种大小的张量：

 N, D = 386363948, 2
k = 190973
values = torch.randn(N, D)

下面的代码工作得相当快。大约需要 0.2 秒：

 indices = torch.tensor(random.sample(range(N), k))
indices = torch.tensor(indices)
sampled_values = values[indices]

然而，使用 torch.randperm 将花费超过 20 秒：

 sampled_values = values[torch.randperm(N)[:k]]

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