目前訓練數(shù)據(jù)中，總會出現(xiàn)loss非常高的樣本，那就需要針對這類樣本進行更多的訓練，由于按照樣本長度已經(jīng)將樣本放在不同的bucket中，那就需要針對某個bucket進行更多采樣。
以下代碼為樣例：

import random
def rand_pick(seq, probabilities):
    x = random.uniform(0, 1)
    cumprob = 0.0
    for item , item_pro in zip(seq, probabilities):
        cumprob += item_pro
        if x < cumprob:
            break
    return item

value_list = [0 , 1, 2]
probabilities = [0.4 , 0.3, 0.3]
for i in range(10):
    print(rand_pick(value_list, probabilities))