pyth中对dataset划分20%数据集
时间: 2024-09-24 15:27:12 浏览: 12
在PyTorch中,如果你有一个Dataset(数据集),并希望将其划分为训练集和验证集,通常是通过内置的数据加载器(DataLoader)和随机打乱数据来进行的。默认情况下,DataLoader通常会按照80/20的比例划分数据,即大部分用于训练,一小部分用于验证。不过,如果你想精确地将数据集划分为20%,你可以自定义切分过程。
以下是一个简单的示例:
```python
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
# 假设你的数据集是一个类,包含data和labels属性
class CustomDataset(Dataset):
# ... 实现必要的getitem和len方法 ...
# 创建数据集实例
dataset = CustomDataset()
# 确定总样本数
num_samples = len(dataset)
# 划分20%的数据作为验证集
train_size = int(0.8 * num_samples)
val_size = num_samples - train_size
# 随机选择验证集的索引
indices = list(range(num_samples))
torch.shuffle(indices)
val_indices = indices[:val_size]
# 分割数据集
train_dataset = torch.utils.data.Subset(dataset, val_indices[:-val_size]) # 剩余的作为训练集
val_dataset = torch.utils.data.Subset(dataset, val_indices[-val_size:]) # 最后的作为验证集
# 使用切分后的数据集创建DataLoader
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=..., shuffle=True)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=..., shuffle=False)
```
在这个例子中,我们首先获取了整个数据集的长度,然后按比例划分出训练集和验证集,接着随机打乱整个索引列表,最后根据新的索引创建训练集和验证集的子集。