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.. py:method:: add_child(sampler)
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为给定采样器添加子采样器。子采样器将接收父采样器输出的所有数据，并应用其采样逻辑返回新的采样。
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**参数：**
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- **sampler** (Sampler) - 用于从数据集中选择样本的对象。仅支持内置采样器（DistributedSampler、PKSampler、RandomSampler、SequentialSampler、SubsetRandomSampler、WeightedRandomSampler）。
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**样例：**
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>>> sampler = ds.SequentialSampler(start_index=0, num_samples=3)
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>>> sampler.add_child(ds.RandomSampler(num_samples=2))
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>>> dataset = ds.Cifar10Dataset(cifar10_dataset_dir, sampler=sampler)
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.. py:method:: get_child()
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获取给定采样器的子采样器。
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.. py:method:: get_num_samples()
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所有采样器都可以包含 `num_samples` 数值（也可以将其设置为None）。子采样器可以存在，也可以为None。如果存在子采样器，则子采样器计数可以是数值或None。这些条件会影响最终的采样结果。
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下表显示了调用此函数的可能结果。
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.. list-table::
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:widths: 25 25 25 25
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:header-rows: 1
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* - 子采样器
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- num_samples
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- child_samples
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- 结果
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* - T
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- x
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- y
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- min(x, y)
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* - T
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- x
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- None
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||
- x
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* - T
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- None
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- y
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||
- y
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* - T
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- None
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||
- None
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||
- None
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* - None
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- x
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- n/a
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||
- x
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* - None
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||
- None
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- n/a
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||
- None
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**返回：**
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int，样本数，可为None。 |