custom_dataset = MyDataSet(random_data) for i in range(len(custom_dataset)): print(custom_dataset[i]) train_size = int(len(custom_dataset) * 0.7) test_size = len(custom_dataset) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(custom_dataset, [train_size, test_size])

这段代码首先创建了一个名为 `custom_dataset` 的自定义数据集对象 `MyDataSet`，并将 `random_data` 作为参数传递给它。

接下来，通过使用 `range(len(custom_dataset))` 循环遍历了 `custom_dataset` 中的每个样本，并使用 `print()` 函数打印出每个样本的内容。

然后，使用 `torch.utils.data.random_split()` 函数将 `custom_dataset` 随机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对象，第二个参数是一个列表，其中包含了训练集和测试集的大小。在这里，使用了 `train_size` 和 `test_size` 来指定训练集和测试集的大小。

最后，将划分后的训练集和测试集分别赋值给了 `train_dataset` 和 `test_dataset` 变量。

通过这段代码，您可以实现将自定义数据集划分为训练集和测试集的功能。

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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=False) model = GoogleNet(num_classes=10) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(10): for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() correct = 0 total = 0 for images, labels in test_loader: outputs = model(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Epoch {}, Test Accuracy: {} %'.format(epoch+1, 100 * correct / total))都需要导入什么软件包

这段代码需要导入以下PyTorch软件包：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader

# 如果自己定义了MyDataset类，也需要导入
from my_dataset import MyDataset 

# 如果使用了GoogleNet模型，则需要导入该模型
from googlenet import GoogleNet

其中，`my_dataset.py`是自己定义的数据集类，`googlenet.py`是使用GoogleNet模型的实现代码。

data_dir = '' info_csv = '' image_list = '' my_dataset = MyDataset(data_dir,info_csv,image_list)

这段代码的作用是创建一个自定义数据集 MyDataset，用于加载指定目录下的图像数据和标签信息。具体来说，`data_dir` 参数指定图像数据所在的目录，`info_csv` 参数指定标签信息所在的 CSV 文件，`image_list` 参数指定需要加载的图像文件列表。通过这些参数，可以创建一个包含图像和标签信息的数据集对象，供后续的模型训练和测试使用。