當我們使用深度學習模型進行訓練時，數據的平衡非常重要。如果某些類別的數據比其他類別多很多，模型可能會偏向於頻繁出現的類別，導致對少數類別的預測效果不佳。為了解決這個問題，我們可以使用pytorch_metric_learning這個工具來幫助我們平衡每個batch中的類別數據。 在這篇教學中，我們將逐步介紹如何使用pytorch_metric_learning中的samplers來達到這個目的。我們也會提供一個範例，讓大家更清楚地了解如何應用這個方法。