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

时间: 2023-11-11 08:03:29 浏览: 172
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随机划分数据集train、test、val

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。
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train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(DataSet, [train_size, test_size])

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...

ran_data = dataset train_size = int(len(ran_data)*0.7) test_size = len(ran_data)-train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(ran_data, [train_size, test_size])

请注意，在使用 torch.utils.data.random_split 函数时，ran_data 必须是一个 dataset 对象，而不是一个普通的列表。确保在调用该函数之前，您已经将数据转换成了 dataset 对象。 如果您之前已经定义了 ...

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_...

custom_dataset = MyDataSet(random_data) for i in range(len(custom_dataset)): print(custom_dataset[i]) train_size = int(len(custom_dataset) * 0.7) test_size = len(custom_dataset) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(custom_dataset, [train_size, test_size])

然后，使用 torch.utils.data.random_split() 函数将 custom_dataset 随机划分为训练集和测试集。该函数的第一个参数是要划分的数据集对象，第二个参数是一个列表，其中包含了训练集和测试集的大小。在这里，...

ran_data = dataset for i in range(len(ran_data)); print(ran_data[i]) train_size= int(len(ran_data)*0.7) test_size=len(ran_data)-train_size train_dataset,test_dataset=torch.utils.data.random_split(ran_data,[train_size, test_size])

train_dataset, test_dataset = random_split(ran_data, [train_size, test_size]) for data in train_dataset: print(data) for data in test_dataset: print(data) 这样您可以将 ran_data 数据集随机...

num_epochs = 10 batch_size = 8 dataset = DataSet(np.array(x_train), list(y_train)) train_size = int(len(x_train) * 0.7) test_size = len(y_train) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_size, test_size]) train_loader = Data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True) test_loader = Data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True) 这段代码里的训练超参数有哪些

- train_size：训练数据集的大小，根据总数据集大小和训练集比例计算得出。 - test_size：测试数据集的大小，根据总数据集大小和训练集比例计算得出。 其他不是超参数的变量有： - dataset：数据集对象，...

train, test= torch.utils.data.random_split(dataset=all_dataset, lengths=[1800,200])用这种方法对数据进行划分划分后的样本数量分布是如何的

使用 torch.utils.data.random_split 划分数据集时，参数 lengths 指定的是每个子集的长度，因此训练集和测试集的样本数量分别为 1800 和 200。 如果 all_dataset 是一个包含 2000 个样本的数据集，那么经过...

torch.utils.data.random_split

train_dataset, test_dataset = random_split(dataset, [train_size, test_size]) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=10, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=10...

这段python代码什么意思:import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import PIL train_transform = transforms.Compose( [transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5), transforms.RandomAffine(degrees=(-5, 5), translate=(0.1, 0.1), scale=(0.9, 1.1), interpolation=PIL.Image.BILINEAR), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) test_transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=train_transform) train_set, val_set = torch.utils.data.random_split(dataset, [40000, 10000]) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=8) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_set, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=8) test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=test_transform) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=8) classes = ['plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']

接着使用 torch.utils.data.random_split() 函数将数据集划分为训练集和验证集，划分的比例为 4:1。 4. 定义了数据加载器。这里使用了 torch.utils.data.DataLoader() 函数来定义数据加载器，分别对训练集、验证集...

解释代码：def train_ae(): device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') Image_path = "data\\figures_simplify\\" visualize = False epochs = 1000 lr0 = 1e-3 train_ratio = 0.8 batch_size = 16 features_num = 700 model = AE(features_num=features_num).to(device) image_set = ImageDataset(Image_path) train_size = int(len(image_set) * train_ratio) test_size = int(len(image_set)) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(image_set, [train_size, test_size]) train = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr0)

13. train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(image_set, [train_size, test_size]): 这里将数据集随机分割为训练集和测试集。 14. train = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_...

给你提供了完整代码，但在运行以下代码时出现上述错误，该如何解决？Batch_size = 9 DataSet = DataSet(np.array(x_train), list(y_train)) train_size = int(len(x_train)*0.8) test_size = len(y_train) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(DataSet, [train_size, test_size]) TrainDataloader = Data.DataLoader(train_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) TestDataloader = Data.DataLoader(test_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) model = Transformer(n_encoder_inputs=3, n_decoder_inputs=3, Sequence_length=1).to(device) epochs = 10 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001) criterion = torch.nn.MSELoss().to(device) val_loss = [] train_loss = [] best_best_loss = 10000000 for epoch in tqdm(range(epochs)): train_epoch_loss = [] for index, (inputs, targets) in enumerate(TrainDataloader): inputs = torch.tensor(inputs).to(device) targets = torch.tensor(targets).to(device) inputs = inputs.float() targets = targets.float() tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3)) outputs = model(inputs, tgt_in) loss = criterion(outputs.float(), targets.float()) print("loss", loss) loss.backward() optimizer.step() train_epoch_loss.append(loss.item()) train_loss.append(np.mean(train_epoch_loss)) val_epoch_loss = _test() val_loss.append(val_epoch_loss) print("epoch:", epoch, "train_epoch_loss:", train_epoch_loss, "val_epoch_loss:", val_epoch_loss) if val_epoch_loss < best_best_loss: best_best_loss = val_epoch_loss best_model = model print("best_best_loss ---------------------------", best_best_loss) torch.save(best_model.state_dict(), 'best_Transformer_trainModel.pth')

根据你之前提供的信息，n_decoder_inputs 是模型期望的输入维度，因此可以使用 torch.rand 生成一个形状为 (Batch_size, n_decoder_inputs, Sequence_length) 的随机张量。根据你的代码，n_decoder_inputs ...

train_dataset, test_dataset = random_split(ran_data, [train_size, test_size])

train_dataset, test_dataset = random_split(dataset, [train_size, test_size]) for data in train_dataset: print(data) for data in test_dataset: print(data) 请注意，这只是一个示例，您需要根据您...

使用pytorch实现X_train, X_test1, y_train, y_test1 = train_test_split(X, y, test_size=ts, random_state=42)

train_test_split函数是sklearn库中的函数，如果想要使用pytorch实现相同的功能，可以使用torch.utils.data中的SubsetRandomSampler类对数据集进行划分。 具体实现步骤如下： 1. 首先将数据集封装成一个Dataset...

X_train, X_test1, y_train, y_test1 = train_test_split(X, y, test_size=ts, random_state=42)中的x，y如何实现

train_dataset, test_dataset = random_split(dataset, [train_size, test_size], generator=torch.Generator().manual_seed(42)) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)...

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(images, labels, test_size=0.2, random_state=42) 将划分好的训练集装载到train_loader中

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) 上述代码中，首先使用torch.Tensor将X_train和y_train转换为Tensor类型。然后，使用TensorDataset将转换后的特征和标签封装成一个数据...

如何使用random_split分割后的数据集

在Python中，特别是在处理机器学习...train_dataset, val_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_size, val_size]) 记得在实际应用中，划分数据集时要考虑模型评估的公正性和性能监控的需求。

使用torchvision.datasets.ImageFolder生成X_train, X_test, y_train, y_test并保存为data.pkl文件

train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_size, test_size]) # 构造数据加载器 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) ...

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