tf.data.experimental.sample_from_datasets未按预期进行采样

tf.data.experimental.sample_from_datasets是TensorFlow的一个API，用于从多个数据集中按照一定的规则进行采样。它可以根据指定的权重对不同的数据集进行采样，以实现数据集的均衡采样。

该API的参数包括一个dataset_weights字典，用于指定各个数据集的权重。权重越高，对应的数据集被采样的概率就越大。

该API的优势在于能够灵活地控制数据集的采样过程，使得在模型训练中可以更好地处理类别不平衡或样本不均衡的情况。

适用场景：

• 类别不平衡问题：当训练数据中某些类别的样本数量明显较少时，可以使用sample_from_datasets来进行均衡采样，保证每个类别的样本都能得到充分的训练。
• 样本加权问题：当某些样本对模型训练的贡献更大时，可以通过调整数据集的权重来提高这些样本被采样的概率，从而使得模型更关注这些样本。

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