pythorch将dataset划分为训练集和测试集8:2

在PyTorch中，将数据集划分为训练集和测试集的操作可以通过以下步骤完成：

1. 首先，首先加载整个数据集。可以使用PyTorch中的`torchvision.datasets`模块或自定义数据集。

2. 然后，使用`torch.utils.data.random_split()`函数将数据集按照给定的比例划分为训练集和测试集。该函数的第一个参数是要划分的数据集，第二个参数是划分得到的训练集的比例，第三个参数是划分得到的测试集的比例。

3. 接下来，使用`torch.utils.data.DataLoader()`函数分别将训练集和测试集加载为可迭代的数据加载器。这样做的好处是可以更方便地对数据进行批处理、洗牌等操作。

下面是一个示例代码，演示了如何将数据集划分为训练集和测试集，并加载为数据加载器：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import MNIST
from torchvision.transforms import ToTensor
from torch.utils.data.dataset import Subset

# 加载整个数据集
dataset = MNIST(root='data/', train=True, download=True, transform=ToTensor())

# 根据划分比例划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8
test_ratio = 0.2
train_size = int(train_ratio * len(dataset))
test_size = len(dataset) - train_size
train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_size, test_size])

# 将训练集和测试集加载为数据加载器
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

上述代码中，我们使用MNIST数据集作为示例，采用了80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集。然后，通过`torch.utils.data.DataLoader()`函数分别将训练集和测试集加载为了可以迭代的数据加载器，并设置了批处理大小为64和打乱数据的参数。