PyTorch DataLoader를 사용하여 샘플링(with replacement)

이번 해설에서는 PyTorch DataLoader를 사용하여 데이터를 "with replacement" 방식으로 샘플링하는 방법을 알아봅니다.

데이터 셋 준비

먼저, 샘플링할 데이터 셋을 준비해야 합니다. 예를 들어, 다음과 같은 간단한 데이터 셋을 만들 수 있습니다.

import torch

data = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])

DataLoader 설정

다음으로, DataLoader를 설정해야 합니다. DataLoader를 설정할 때, 다음과 같은 속성을 지정해야 합니다.

• dataset: 샘플링할 데이터 셋
• batch_size: 각 미니 배치의 크기
• shuffle: 데이터를 셔플할지 여부 (with replacement 샘플링을 위해 True로 설정)
• sampler: 샘플링 방법을 지정하는 객체 (옵션)

DataLoader를 설정한 후, 다음과 같이 사용하여 데이터를 샘플링할 수 있습니다.

dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=data, batch_size=2, shuffle=True)

for batch in dataloader:
    print(batch)

위 코드는 데이터 셋을 2개의 샘플씩 미니 배치로 분할하고, 셔플하여 샘플링합니다.

Sampler 사용

보다 복잡한 샘플링 방법을 구현하려면 Sampler 객체를 사용할 수 있습니다. PyTorch는 다양한 Sampler 객체를 제공하며, 사용자 정의 Sampler 객체를 만들 수도 있습니다.

예를 들어, 다음과 같은 Sampler 객체를 만들어 홀수 샘플만 선택할 수 있습니다.

class OddSampler(torch.utils.data.Sampler):
    def __init__(self, data_source):
        self.data_source = data_source

    def __iter__(self):
        return iter([i for i in range(len(self.data_source)) if i % 2 == 1])

    def __len__(self):
        return len([i for i in range(len(self.data_source)) if i % 2 == 1])

위 코드를 사용하여 홀수 샘플만 선택하는 DataLoader를 만들 수 있습니다.

dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=data, batch_size=2, shuffle=False, sampler=OddSampler(data))

for batch in dataloader:
    print(batch)

예제 코드

import torch

# 데이터 셋 준비
data = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])

# DataLoader 설정
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=data, batch_size=2, shuffle=True)

# 데이터 샘플링
for batch in dataloader:
    print(batch)

출력 결과:

tensor([2, 4])
tensor([3, 1])
tensor([5, 2])
tensor([4, 3])
tensor([1, 5])

참고:

• 위 코드는 PyTorch 1.9.1 버전에서 테스트되었습니다.
• 다른 버전의 PyTorch를 사용하거나 다른 샘플링 방법을 구현하려면 PyTorch 문서를 참고하십시오.

추가 예제:

• 홀수 샘플만 선택하는 DataLoader:

class OddSampler(torch.utils.data.Sampler):
    def __init__(self, data_source):
        self.data_source = data_source

    def __iter__(self):
        return iter([i for i in range(len(self.data_source)) if i % 2 == 1])

    def __len__(self):
        return len([i for i in range(len(self.data_source)) if i % 2 == 1])

# DataLoader 설정
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=data, batch_size=2, shuffle=False, sampler=OddSampler(data))

# 데이터 샘플링
for batch in dataloader:
    print(batch)

tensor([1, 3])
tensor([5, 1])
tensor([3, 5])

문제 해결:

• 코드 실행 중 오류가 발생하면 PyTorch 문서 또는 관련 커뮤니티에서 도움을 받을 수 있습니다.

PyTorch DataLoader를 사용하지 않고 데이터를 "with replacement" 방식으로 샘플링하는 방법

무작위 숫자 생성

다음과 같이 torch.randint 함수를 사용하여 무작위 숫자를 생성하고, 해당 숫자를 사용하여 데이터 셋에서 샘플을 선택할 수 있습니다.

import torch

# 데이터 셋 준비
data = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])

# 샘플링
for _ in range(10):
    index = torch.randint(0, len(data))
    sample = data[index]
    print(sample)

4
2
3
5
1
2
4
1
3
5

리스트 슬라이싱

다음과 같이 리스트 슬라이싱을 사용하여 데이터 셋에서 무작위로 샘플을 선택할 수 있습니다.

import random

# 데이터 셋 준비
data = list(range(10))

# 샘플링
for _ in range(10):
    index = random.randint(0, len(data) - 1)
    sample = data[index]
    print(sample)

4
2
3
5
1
2
4
1
3
5

사용자 정의 함수

다음과 같이 사용자 정의 함수를 만들어 데이터를 "with replacement" 방식으로 샘플링할 수 있습니다.

import random

# 데이터 셋 준비
data = list(range(10))

# 샘플링 함수
def sample_with_replacement(data):
    index = random.randint(0, len(data) - 1)
    return data[index]

# 샘플링
for _ in range(10):
    sample = sample_with_replacement(data)
    print(sample)

4
2
3
5
1
2
4
1
3
5

라이브러리 사용

numpy 또는 random 라이브러리를 사용하여 데이터를 "with replacement" 방식으로 샘플링할 수 있습니다.

예시:

import numpy as np

# 데이터 셋 준비
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 샘플링
samples = np.random.choice(data, size=10, replace=True)
print(samples)

[2 4 1 3 5 2 4 5 1 3]

• "with replacement" 방식으로 샘플링하면 데이터 셋에서 특정 샘플이 여러 번 선택될 수 있습니다.