def data_split(data, rate): train_l = int(len(data) * rate) test_l = len(data) - train_l """打乱数据集并且划分""" train_set, test_set = torch.utils.data.random_split(data, [train_l, test_l]) return train_set, test_set

这是一个数据集划分函数，用于将数据集按照给定比例划分为训练集和测试集。

输入参数 data 是一个 PyTorch 数据集对象，rate 是训练集所占比例，取值范围为 (0, 1)。

在函数内部，首先计算出训练集和测试集的样本数量，然后调用 PyTorch 中的 torch.utils.data.random_split() 函数将数据集随机划分为训练集和测试集，这个函数返回的是两个新的数据集对象。最后将训练集和测试集分别返回。