还需要划分训练集和测试集吗？

是的，为了评估模型的性能和避免过拟合，您需要将整个数据集划分为训练集和测试集。在训练过程中，您只使用训练集来训练模型，而在测试过程中，您使用测试集来评估模型的性能。这样可以确保模型不仅能够很好地拟合训练集数据，还能够泛化到未知的测试集数据。

在划分数据集时，通常将数据随机划分为两个部分，例如训练集和测试集，可以按照 8:2 或 7:3 的比例进行划分。具体来说，可以使用 PyTorch 提供的 `random_split` 函数来划分数据集，例如：

from torch.utils.data import random_split

# 划分数据集为训练集和测试集
train_data, test_data = random_split(dataset=my_dataset, lengths=[train_size, test_size])

其中 `my_dataset` 是您的数据集对象，`train_size` 和 `test_size` 分别是训练集和测试集的大小，可以根据需要指定。然后，您可以将划分后的训练集和测试集分别传递给 `train_dataset` 和 `test_dataset`，例如：

train_dataset = MyDataset(train_data)
train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

test_dataset = MyDataset(test_data)
test_loader = DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

其中 `train_loader` 和 `test_loader` 分别是训练集和测试集的 DataLoader。在训练过程中，您只使用 `train_loader` 来训练模型，而在测试过程中，您使用 `test_loader` 来评估模型的性能。