在PyTorch中，Sampler 类用于定义如何从数据集中抽取样本。您提供的 randomsample 类是一个自定义的 Sampler，它实现了从给定的标签数据中随机抽取样本的功能，并且支持批量抽取。下面，我会解释这个自定义 Sampler 与 PyTorch 中的 shuffle=True 选项之间的区别。

自定义 randomsample Sampler
【1】随机性：在每个epoch开始时，randomsample 会重新计算每个batch的索引，确保每个batch都是从整个数据集中随机选择的。
【2】批量大小：它允许你指定一个批量大小，每个batch都会尽量按照这个大小来抽取样本。
【3】尾部处理：如果数据集的大小不是批量大小的整数倍，它会单独处理剩余的样本，确保所有样本都被使用。
shuffle=True
【1】随机性：当在 DataLoader 中使用 shuffle=True 时，它会在每个epoch开始时自动打乱整个数据集的顺序。
【2】批量大小：shuffle=True 本身并不涉及批量大小的处理，批量大小是通过 batch_size 参数来控制的。
【3】尾部处理：shuffle=True 并不会特别处理数据集大小不是批量大小整数倍的情况，它简单地按照给定的批量大小划分数据。
主要区别
【1】自定义程度：randomsample 提供了更高的自定义程度，允许在每个epoch中以不同的方式随机抽取样本，包括处理数据集尾部。而 shuffle=True 提供的随机性仅限于在每个epoch开始时打乱数据集。
【2】使用场景：如果你需要更复杂的样本抽取逻辑（例如，确保每个batch中特定类别的样本数量），randomsample 会是一个更好的选择。而 shuffle=True 适用于大多数标准的数据加载需求。
总之，randomsample 提供了比 shuffle=True 更多的控制和灵活性，特别是在需要复杂样本抽取逻辑时。然而，对于大多数常规用途，shuffle=True 已经足够使用。