pytorch dataset怎么划分

在 PyTorch 中，可以使用 `torch.utils.data.random_split()` 函数将数据集划分为训练集和验证集。该函数接受一个数据集对象和一个划分比例列表作为输入，返回两个新的数据集对象，分别表示训练集和验证集。例如：

import torch.utils.data as data

dataset = MyDataset()  # 自定义数据集对象
train_ratio = 0.8  # 划分比例
train_size = int(len(dataset) * train_ratio)
val_size = len(dataset) - train_size
train_dataset, val_dataset = data.random_split(dataset, [train_size, val_size])

其中 `MyDataset()` 是自定义数据集类的实例化对象，`len(dataset)` 返回数据集的长度。`train_ratio` 是划分比例，这里设为训练集占总数据集的 $80\%$，验证集占 $20\%$。`train_size` 和 `val_size` 分别表示训练集和验证集的大小。最后，调用 `torch.utils.data.random_split()` 函数将数据集划分成训练集和验证集。

注：在实际使用中，可以根据需要对数据集进行多次划分，例如将数据集划分为训练集、验证集和测试集。