ｐｙｔｏｒｃｈ中１ＤＣＮＮ网络怎么划分数据集

在PyTorch中，可以使用`torch.utils.data.Dataset`和`torch.utils.data.DataLoader`来划分数据集。其中，Dataset是用来表示数据集的类，而DataLoader则是用来加载数据的类。以下是一个简单的例子：

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        
    def __getitem__(self, index):
        return self.data[index]
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
dataset = MyDataset(data)

train_size = int(0.8 * len(dataset))
test_size = len(dataset) - train_size

train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_size, test_size])

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=2)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=2)

for batch in train_loader:
    print(batch)

在上面的例子中，我们首先定义了一个名为`MyDataset`的数据集类，其中`__init__`方法初始化数据集，`__getitem__`方法返回单个数据，`__len__`方法返回数据集大小。然后，我们创建了一个包含10个数字的数据集，并使用`random_split`函数将其分成训练集和测试集。最后，我们使用`DataLoader`类来加载数据，并使用`batch_size`参数指定批大小。在循环中，我们遍历训练集并打印每个批次的内容。