pytorch中如何循环划分11个数据集的训练集和验证集
时间: 2024-03-22 17:41:52 浏览: 19
在 PyTorch 中,可以使用 `Subset` 和 `RandomSampler` 来实现循环划分数据集的训练集和验证集。具体步骤如下:
1. 定义数据集
首先,需要定义一个数据集,假设这个数据集的名称为 `my_dataset`。
```python
from torch.utils.data import Dataset
class MyDataset(Dataset):
def __init__(self, data):
self.data = data
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, idx):
return self.data[idx]
```
其中,`data` 是传入的数据列表,`__len__` 方法返回数据集的长度,`__getitem__` 方法根据索引返回对应的数据项。
2. 定义数据集的索引
接下来,需要定义数据集的索引,用于划分训练集和验证集。假设数据集有 11 个数据项,需要将其划分为 9 个训练集和 2 个验证集。这可以通过定义一个 `index` 列表来实现。
```python
index = list(range(11))
```
3. 循环划分数据集
接下来,需要循环划分数据集。可以使用 `Subset` 和 `RandomSampler` 来实现。
```python
from torch.utils.data import Subset, RandomSampler
train_sets = []
val_sets = []
for i in range(11):
# 定义训练集和验证集的索引
train_index = index[:i] + index[i+1:]
val_index = index[i:i+1]
# 定义训练集和验证集的 Subset
train_set = Subset(my_dataset, train_index)
val_set = Subset(my_dataset, val_index)
# 定义训练集和验证集的 Sampler
train_sampler = RandomSampler(train_set, replacement=True, num_samples=9)
val_sampler = RandomSampler(val_set, replacement=True, num_samples=2)
# 添加到训练集和验证集列表中
train_sets.append((train_set, train_sampler))
val_sets.append((val_set, val_sampler))
```
在循环中,首先定义训练集和验证集的索引,然后使用 `Subset` 分别定义训练集和验证集。接着,使用 `RandomSampler` 来定义训练集和验证集的采样器,这里采用随机采样的方式,每个采样器分别采样 9 个和 2 个数据项。最后,将训练集和验证集以及对应的采样器添加到列表中。
这样,就可以得到 11 个训练集和验证集以及对应的采样器,用于训练和验证模型。