pytorch读取数据并分为训练测试集

很高兴回答你的问题。对于该问题，可以使用PyTorch中的torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader来读取和分割数据集。

首先，将数据集分为训练集和测试集，可以使用sklearn库中的train_test_split方法。

接下来，使用torch.utils.data.Dataset来加载数据集，继承它并实现__getitem__()和__len__()方法。

然后，使用torch.utils.data.DataLoader来批量处理和加载数据集，并设置参数shuffle=True来随机打乱数据集。

下面是一个示例代码，可以帮助你更好地理解如何读取数据并将其分为训练集和测试集：

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 数据集类，继承torch.utils.data.Dataset
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)

# 数据集
data = [...] # 读取数据

# 分割数据集
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2)

# 加载数据集
train_dataset = MyDataset(train_data)
test_dataset = MyDataset(test_data)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 循环遍历数据集
for inputs in train_loader:
outputs = model(inputs) # 模型预测

希望这个回答可以帮助到你。如果还有其他问题，请随时问我。