處理不平衡數據在PyTorch中通常有幾種常用的方法：
weight來指定每個類別的權重。weights = [0.1, 0.9] # 類別權重
criterion = nn.CrossEntropyLoss(weight=torch.Tensor(weights))
torch.utils.data中的WeightedRandomSampler來實現重采樣。from torch.utils.data import WeightedRandomSampler
weights = [0.1, 0.9] # 類別權重
sampler = WeightedRandomSampler(weights, len(dataset), replacement=True)
transform = transforms.Compose([
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.RandomRotation(10),
transforms.RandomResizedCrop(224),
])
以上是幾種常用的處理不平衡數據的方法，在實際應用中可以根據數據集的特點和需求選擇合適的方法。
