pytorch划分验证集

在Pytorch中划分验证集可以通过构造DataLoader对象来实现。一种常用的方法是使用留出法（Hold-out），即按一定比例直接将训练集划分为两部分，例如训练集和验证集的比例可以是7:3或8:2。具体的代码如下所示：

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设train_dataset是完整的训练集数据
# train_dataset是一个自定义的Dataset子类，用于加载和处理数据

# 划分训练集和验证集
train_data, val_data = train_test_split(train_dataset, test_size=0.3, random_state=42)

# 构造训练集的DataLoader对象
train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=10, shuffle=True, num_workers=10)

# 构造验证集的DataLoader对象
val_loader = DataLoader(val_data, batch_size=10, shuffle=False, num_workers=10)

这样就可以将训练集和验证集分别加载到对应的DataLoader对象中，然后可以在训练过程中使用这两个DataLoader对象进行模型的训练和验证。