pytorch中如何用dataset、dataload划分训练数据集和验证数据集，并载入，请写一下代码

以下是PyTorch中使用Dataset和Dataloader划分训练和验证集并载入的代码示例：

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

# 自定义Dataset类
class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, data, target):
        self.data = data
        self.target = target

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, index):
        return self.data[index], self.target[index]

# 模拟数据集
data = torch.randn(100, 3)
target = torch.randint(0, 2, size=(100, ))

# 划分训练集和验证集
train_data, val_data, train_target, val_target = train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建MyDataset对象
train_dataset = MyDataset(train_data, train_target)
val_dataset = MyDataset(val_data, val_target)

# 创建Dataloader对象
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

这里先使用sklearn库中的train_test_split函数对数据集进行划分，分别得到80%的数据用于训练集，20%的数据用于验证集。然后定义自定义Dataset类，实现__getitem__和__len__方法，这两个方法分别用于获取数据和获取数据集大小。最后使用Dataloader类载入数据集，并设定batch_size和shuffle参数，以便用于训练和验证。