torch_geometric.utils中的train_test_split

时间: 2023-11-09 18:09:46 浏览: 214
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数据集分割train和test程序

torch_geometric.utils中的train_test_split是一个用于将数据集分割为训练集和测试集的函数。它可以帮助我们在训练模型之前将数据集划分为训练集和测试集，以便我们可以在训练过程中对模型进行评估。该函数的使用方法如下所示： from torch_geometric.utils import train_test_split train_dataset, test_dataset = train_test_split(dataset, test_ratio=0.2) 其中，dataset是我们要划分的数据集，test_ratio是测试集所占的比例。该函数会返回划分后的训练集和测试集。我们可以将其用于训练模型和评估模型的性能。
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修改一下这段代码在pycharm中的实现，import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True) 请注意，我做了以下修改： 1. 移除了不需要的导入语句。 2. 修复了变量名拼写错误。 3. 移除了重复...

for epoch in range(config.epochs): trainset = VideoDataset_images_with_motion_features(videos_dir, feature_dir, datainfo_train, transformations_train, 'test', config.crop_size, 'SlowFast') #testset = VideoDataset_images_with_motion_features(videos_dir, feature_dir, datainfo_test, transformations_test,'test', config.crop_size, 'SlowFast') #print((trainset.shape())) #trainsettemp=data_loader.VideoDataset_images_with_motion_features() #testsettemp=data_loader.VideoDataset_images_with_motion_features() kf = KFold(n_splits=10, shuffle=True) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=1, shuffle=False, num_workers=config.num_workers) for train_index, test_index in enumerate(kf.split(trainset)): print(train_index) #trainsettemp.append(trainset(train_index)) #testsettemp.append(trainset(test_index)) train_loader1 = torch.utils.data.Subset(train_loader,train_index) train_loader2=torch.utils.data.DataLoader(train_loader1,batch_size=1,shuffle=False,num_workers=config.num_workers)

在每个循环中，使用kf.split(trainset)方法获取训练和测试数据的索引，并使用torch.utils.data.Subset类创建新的train_loader1对象，它仅包含训练数据的索引。最后，使用torch.utils.data.DataLoader类创建...

train_data = datasets.ImageFolder(training_dir, transform=transform) test_data = datasets.ImageFolder(validation_dir, transform=transform) batch_size = 48 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_data, batch_size=batch_size, shuffle=True) print() print('Size of Training dataset: ', (len(train_loader.dataset))) print('Size of Testing dataset: ', (len(test_loader.dataset))) print()

这段代码定义了训练和测试数据集，并设置了batch_size为48。...接着，通过torch.utils.data.DataLoader函数将数据集转换成可迭代的数据加载器，用于训练和测试模型。最后，输出训练集和测试集的大小。
py

train_torch_filter.py

train_torch_filter.py
rar

4B_torch_torchvision.rar

print(torch.__version__) 接着，安装TorchVision。同样地，使用提供的torchvision-0.4.1a0+a263704-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl文件： bash pip3 install torchvision-0.4.1a0+a263704-cp37-cp37m-...

解释代码train_len = 8000 X_train, X_test = data[:10, :8000, :, :], data[:10, 8000:, :, :] Y_train, Y_test = data[10:, :8000, :, :], data[10:, 8000:, :, :] # 转为tensor X_train = torch.FloatTensor(X_train) Y_train = torch.FloatTensor(Y_train) X_test = torch.FloatTensor(X_test) Y_test = torch.FloatTensor(Y_test) batch_size = 8 n_iters = 100000 num_epochs = n_iters / (len(X_train) / batch_size) num_epochs = int(num_epochs) train = torch.utils.data.TensorDataset(X_train,Y_train) test = torch.utils.data.TensorDataset(X_test,Y_test) train_loader = DataLoader(train, batch_size = batch_size, shuffle = False) test_loader = DataLoader(test, batch_size = batch_size, shuffle = False)

接下来，代码使用torch.utils.data.TensorDataset函数创建了训练集和测试集的数据集对象，其中每个样本由输入和目标组成。最后，代码使用DataLoader函数创建了训练集和测试集的数据加载器对象，用于在训练过程中...

from data_process import get_data import torch from sklearn.model_selection import train_test_split from LeNet5 import LeNet5 X, y = get_data() # 获取数据【0.025，0.035】100*0.2 = 20 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y) # 数据拆分 print(X_train.shape) #(1075, 227, 227, 1) 0 1 2 3 --- (1075, 1, 227, 227) 0 3 1 2 X_train_tensor = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32).permute(0, 3, 1, 2) # 将数据转成模型要求的形式 print(X_train_tensor.shape) X_test_tensor = torch.tensor(X_test, dtype=torch.float32).permute(0, 3, 1, 2) y_train_tensor = torch.tensor(y_train, dtype=torch.int64) train_ds = torch.utils.data.TensorDataset(X_train_tensor, y_train_tensor) # 将数据转为tensordata类型 train_dl = torch.utils.data.DataLoader(train_ds, batch_size=128, shuffle=True) # 对数据进行分批及打乱操作 network = LeNet5() # 实例化得到一个leNet-5网络模型 loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss() # 损失函数（交差熵） optimizer = torch.optim.SGD(network.parameters(), lr=0.01) # 优化器 # 模型训练 for epoch in range(1): for image, label in train_dl: y_pre = network(image) # 模型计算(前向传播) loss = loss_fn(y_pre, label) # 计算损失值 network.zero_grad() # 将网络中的所有梯度清零 loss.backward() # 计算梯度项（反向求导） optimizer.step() # 参数优化（模型训练） print('第{}轮训练，当前批次的训练损失值为：{}'.format(epoch, loss.item())) predicted = network(X_test_tensor) # 模型预测 result = predicted.data.numpy().argmax(axis=1) # 预测标签 acc_test = (result == y_test).mean() # 模型测试精度 print(acc_test) torch.save(network.state_dict(), 'leNet5-1.pt') # 保存模型参数

1. 数据准备部分：使用get_data函数获取数据，然后使用train_test_split将数据集划分为训练集和测试集，并将数据转换成模型要求的格式； 2. 模型定义部分：实例化一个LeNet-5网络模型； 3. 损失函数和优化器的...

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

这行代码是用来将一个数据集划分为训练集和测试集的。...torch.utils.data.random_split会根据指定的大小随机划分数据集，并返回划分后的训练集和测试集。你可以使用这两个数据集进行模型训练和评估。

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])

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 ...

def data_split(data, rate): train_l = int(len(data) * rate) test_l = len(data) - train_l """打乱数据集并且划分""" train_set, test_set = torch.utils.data.random_split(data, [train_l, test_l]) return train_set, test_set

在函数内部，首先计算出训练集和测试集的样本数量，然后调用 PyTorch 中的 torch.utils.data.random_split() 函数将数据集随机划分为训练集和测试集，这个函数返回的是两个新的数据集对象。最后将训练集和测试集分别...

这段python代码什么意思:import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import PIL train_transform = transforms.Compose( [transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5), transforms.RandomAffine(degrees=(-5, 5), translate=(0.1, 0.1), scale=(0.9, 1.1), interpolation=PIL.Image.BILINEAR), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) test_transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=train_transform) train_set, val_set = torch.utils.data.random_split(dataset, [40000, 10000]) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=8) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_set, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=8) test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=test_transform) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=8) classes = ['plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']

接着使用 torch.utils.data.random_split() 函数将数据集划分为训练集和验证集，划分的比例为 4:1。 4. 定义了数据加载器。这里使用了 torch.utils.data.DataLoader() 函数来定义数据加载器，分别对训练集、验证集...

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

其中，dataset 是要划分的数据集，train_size 和 test_size 分别是训练集和测试集的大小，可以用整数表示样本数量，也可以用小数表示占比。该函数会返回两个数据集，分别为划分后的训练集和测试集，可以通过 Python ...

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