train_size = int(len(dataset_x) * 0.7) train_x = dataset_x[:train_size] train_y = dataset_y[:train_size]

这段代码是将数据集划分为训练集和测试集的过程。其中，train_size 表示训练集的大小，一般是将数据集的 70% 作为训练集。dataset_x 和 dataset_y 分别为数据集的输入和输出，train_x 和 train_y 则分别为训练集的输入和输出。这里使用了 Python 的切片操作来实现对数据集的划分。

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ran_data = dataset for i in range(len(ran_data)); print(ran_data[i]) train_size= int(len(ran_data)*0.7) test_size=len(ran_data)-train_size train_dataset,test_dataset=torch.utils.data.random_split(ran_data,[train_size, test_size])

您的代码有一些小错误，我来帮您修正一下：

import torch
from torch.utils.data import random_split

ran_data = dataset  # 假设您已经定义了 dataset 变量
train_size = int(len(ran_data) * 0.7)
test_size = len(ran_data) - train_size

train_dataset, test_dataset = random_split(ran_data, [train_size, test_size])

for data in train_dataset:
    print(data)

for data in test_dataset:
    print(data)

这样您可以将 `ran_data` 数据集随机划分为训练集和测试集，并在循环中打印出每个样本。请确保您先定义了 `dataset` 变量并将其赋值给 `ran_data`。

ran_data = dataset train_size = int(len(ran_data)*0.7) test_size = len(ran_data)-train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(ran_data, [train_size, test_size])

这段代码是正确的，它将 `ran_data` 数据集随机划分为训练集和测试集。其中，`train_size` 表示训练集的大小（占比），`test_size` 表示测试集的大小（占比）。

请注意，在使用 `torch.utils.data.random_split` 函数时，`ran_data` 必须是一个 `dataset` 对象，而不是一个普通的列表。确保在调用该函数之前，您已经将数据转换成了 `dataset` 对象。

如果您之前已经定义了 `dataset` 变量并将其赋值给 `ran_data`，那么这段代码应该可以正确地将数据集划分为训练集和测试集。