如何在pytorch中将指定的11个列表中的张量数据循环划分为11个对应数据集的训练集和验证集

在 PyTorch 中，可以使用 `DataLoader` 和 `SubsetRandomSampler` 来实现循环划分数据集的训练集和验证集。具体步骤如下：

1. 定义数据集

首先，需要定义一个数据集，假设这个数据集的名称为 `MyDataset`。

from torch.utils.data import Dataset

class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = data

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx]

其中，`data` 是传入的数据列表，`__len__` 方法返回数据集的长度，`__getitem__` 方法根据索引返回对应的数据项。

2. 定义数据集的索引

接下来，需要定义数据集的索引，用于划分训练集和验证集。假设数据集有 11 个数据项，需要将其划分为 9 个训练集和 2 个验证集。这可以通过定义一个 `index` 列表来实现。

index = list(range(11))

3. 循环划分数据集

接下来，需要循环划分数据集。可以使用 `SubsetRandomSampler` 和 `DataLoader` 来实现。

from torch.utils.data import SubsetRandomSampler, DataLoader

train_sets = []
val_sets = []

for i in range(11):
    # 定义训练集和验证集的索引
    train_index = index[:i] + index[i+1:]
    val_index = index[i:i+1]

    # 定义训练集和验证集的 SubsetRandomSampler
    train_sampler = SubsetRandomSampler(train_index)
    val_sampler = SubsetRandomSampler(val_index)

    # 定义训练集和验证集的 DataLoader
    train_loader = DataLoader(MyDataset([data[j] for j in train_index]), batch_size=4, sampler=train_sampler)
    val_loader = DataLoader(MyDataset([data[j] for j in val_index]), batch_size=4, sampler=val_sampler)

    # 添加到训练集和验证集列表中
    train_sets.append(train_loader)
    val_sets.append(val_loader)

在循环中，首先定义训练集和验证集的索引，然后使用 `SubsetRandomSampler` 分别定义训练集和验证集的采样器。接着，使用 `DataLoader` 来定义训练集和验证集的 DataLoader，这里使用 `MyDataset` 类来加载数据，并使用采样器进行采样。最后，将训练集和验证集的 DataLoader 添加到列表中。

这样，就可以得到 11 个训练集和验证集的 DataLoader，用于训练和验证模型。