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- mindspore.dataset.WeightedRandomSampler
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- .. py:class:: mindspore.dataset.WeightedRandomSampler(weights, num_samples=None, replacement=True)
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- 使用给定的权重（概率）进行随机采样[0，len(weights) - 1]中的元素。
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- **参数：**
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- - **weights** (list[float, int]) - 权重序列，总和不一定为1。
- - **num_samples** (int, optional) - 待采样的元素数量（默认值为None，代表采样所有元素）。
- - **replacement** (bool) - 如果值为True，则将样本ID放回下一次采样（默认值为True）。
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- **样例：**
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- >>> weights = [0.9, 0.01, 0.4, 0.8, 0.1, 0.1, 0.3]
- >>>
- >>> # 创建一个WeightedRandomSampler，将对4个元素进行有放回采样
- >>> sampler = ds.WeightedRandomSampler(weights, 4)
- >>> dataset = ds.ImageFolderDataset(image_folder_dataset_dir,
- ... num_parallel_workers=8,
- ... sampler=sampler)
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- **异常：**
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- - **TypeError：** `weights` 元素的类型不是number。
- - **TypeError：** `num_samples` 不是整数值。
- - **TypeError：** `replacement` 不是布尔值。
- - **RuntimeError：** `weights` 为空或全为零。
- - **ValueError：** `num_samples` 为负值。
-
- .. include:: mindspore.dataset.BuiltinSampler.rst
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