环境： ubuntu20.04，gcc和g++都是7.5，cuda是11.3，显卡3090 创建虚拟环境： python=3.7，离线安装torch=1.8.0，torchision=0.9.0 （torch 不要超过1.12.1我的编译时报错）  安装torch=1.8.0（兼容性稍微好点）是因为torch.points3d这些库的要求，也可以使用作者用的torch1.7.1，cuda10

个人觉得， 把分层抽样称为“分类采样”会更贴切一些。通常最基本的采样手段是：随机抽样，但是在很多场景下，随机抽样是有问题的。最简单也最有说服力的例子就是身高和体重在性别上的差异，在对它们进行抽样时必须考虑性别因素。我们可以粗略地说：女性的身高符合165为中心的正态分布，体重符合50公斤为中心的正态分布，而男性身高则可能是175为中心的正态分布，体重是60公斤中心的正态分布。还有一些示例未必那么明细