torch.utils.data.random_split(dataset, [train_size, test_size]) 解释

`torch.utils.data.random_split(dataset, [train_size, test_size])`是一个PyTorch的函数，用于将给定的数据集`dataset`随机划分为训练集和测试集。

参数解释如下：

- `dataset`：要划分的数据集。
- `[train_size, test_size]`：一个包含两个元素的列表，表示训练集和测试集的大小（或比例）。`train_size`表示训练集的大小，`test_size`表示测试集的大小。

该函数的返回值是一个包含两个数据集的列表，第一个数据集是划分后的训练集，第二个数据集是划分后的测试集。

注意：训练集和测试集的大小可以通过指定绝对值（整数）或相对比例（浮点数）来定义。例如，如果`train_size=5000`，`test_size=1000`，则意味着训练集将包含5000个样本，测试集将包含1000个样本。如果`train_size=0.8`，`test_size=0.2`，则意味着训练集将包含原始数据集大小的80%，测试集将包含原始数据集大小的20%。

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torch.utils.data.random_split(dataset, [train_size, test_size])

这是 PyTorch 中的一个函数，用于将一个数据集按照指定的比例划分成训练集和测试集。其中，dataset 是要划分的数据集，train_size 和 test_size 分别是训练集和测试集的大小，可以用整数表示样本数量，也可以用小数表示占比。该函数会返回两个数据集，分别为划分后的训练集和测试集，可以通过 Python 的拆包操作进行获取。需要注意的是，划分是随机的，因此每次划分的结果可能不同。

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。