dataset_train, dataset_val, dataset_test = random_split( ozeDataset, (38000, 1000, 1000))表示什么意思

这行代码使用 PyTorch 中的 random_split 函数，将 ozeDataset 数据集随机分成了三个部分，分别为 dataset_train、dataset_val 和 dataset_test。具体来说，这三个部分的大小分别为 38000、1000 和 1000，表示训练集、验证集和测试集的大小，其中训练集占大部分，验证集和测试集各占一小部分。这种数据集的划分常用于机器学习任务中的训练、验证和测试过程。

相关问题

# 创建输入管道 dataset_train = dataset_train.map(load_image_train,num_parallel_calls=auto) dataset_val = dataset_val.map(load_image_test,num_parallel_calls=auto)

这段代码是使用 TensorFlow 的 Dataset API 创建输入管道。在训练过程中，`dataset_train` 和 `dataset_val` 分别被映射到 `load_image_train` 和 `load_image_test` 函数，以便对训练集和验证集中的图像进行加载和处理。`num_parallel_calls` 参数表示可以并行调用的函数数量。

data = dict( videos_per_gpu=8, workers_per_gpu=2, val_dataloader=dict( videos_per_gpu=1, workers_per_gpu=1 ), test_dataloader=dict( videos_per_gpu=1, workers_per_gpu=1 ), train=dict( type=dataset_type, ann_file=ann_file_train, data_prefix=data_root, pipeline=train_pipeline), val=dict( type=dataset_type, ann_file=ann_file_val, data_prefix=data_root_val, pipeline=val_pipeline), test=dict( type=dataset_type, ann_file=ann_file_test, data_prefix=data_root_val, pipeline=test_pipeline)) evaluation = dict( interval=5, metrics=['top_k_accuracy', 'mean_class_accuracy'])

这段代码是一个字典，定义了数据集的一些参数和评估的一些参数。其中，数据集的参数包括：

- 每个GPU上的视频数量（videos_per_gpu）
- 每个GPU上的工作进程数量（workers_per_gpu）
- 验证集数据加载器的参数，包括每个GPU上的视频数量和工作进程数量
- 测试集数据加载器的参数，包括每个GPU上的视频数量和工作进程数量
- 训练集的类型（type）、注释文件（ann_file_train）、数据前缀（data_prefix）和数据处理管道（pipeline）
- 验证集的类型（type）、注释文件（ann_file_val）、数据前缀（data_prefix_val）和数据处理管道（pipeline）
- 测试集的类型（type）、注释文件（ann_file_test）、数据前缀（data_prefix_val）和数据处理管道（pipeline）

评估参数包括：

- 评估间隔（interval）
- 评估指标列表（metrics），包括top_k_accuracy和mean_class_accuracy。