train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(DataSet, [train_size, test_size])

这行代码是用来将一个数据集划分为训练集和测试集的。`DataSet`是原始的数据集，`train_size`是训练集的大小，`test_size`是测试集的大小。`torch.utils.data.random_split`会根据指定的大小随机划分数据集，并返回划分后的训练集和测试集。你可以使用这两个数据集进行模型训练和评估。

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ran_data = dataset train_size = int(len(ran_data)*0.7) test_size = len(ran_data)-train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(ran_data, [train_size, test_size])

这段代码是正确的，它将 `ran_data` 数据集随机划分为训练集和测试集。其中，`train_size` 表示训练集的大小（占比），`test_size` 表示测试集的大小（占比）。

请注意，在使用 `torch.utils.data.random_split` 函数时，`ran_data` 必须是一个 `dataset` 对象，而不是一个普通的列表。确保在调用该函数之前，您已经将数据转换成了 `dataset` 对象。

如果您之前已经定义了 `dataset` 变量并将其赋值给 `ran_data`，那么这段代码应该可以正确地将数据集划分为训练集和测试集。

num_epochs = 10 batch_size = 8 dataset = DataSet(np.array(x_train), list(y_train)) train_size = int(len(x_train) * 0.7) test_size = len(y_train) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_size, test_size]) train_loader = Data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True) test_loader = Data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True) 这段代码里的训练超参数有哪些

这段代码中的训练超参数包括：

- `num_epochs`：训练的轮数，即遍历整个训练数据集的次数。
- `batch_size`：每个训批次中的样本数量。
- `train_size`：训练数据集的大小，根据总数据集大小和训练集比例计算得出。
- `test_size`：测试数据集的大小，根据总数据集大小和训练集比例计算得出。

其他不是超参数的变量有：

- `dataset`：数据集对象，包含输入特征和对应的标签。
- `train_dataset`：划分后的训练数据集。
- `test_dataset`：划分后的测试数据集。
- `train_loader`：训练数据集的数据加载器，用于将数据分批次加载到模型中进行训练。
- `test_loader`：测试数据集的数据加载器，用于将数据分批次加载到模型中进行测试。