对长度为1的list，其中含有train_data和train_label两个FloatTensor分量，格式分别是(6050,6),(6050,1)，怎样划分训练集和测试集

可以使用PyTorch的random_split函数将数据集随机划分为训练集和测试集，如下所示：

import torch.utils.data as data

dataset = data.TensorDataset(train_data, train_label)
train_size = int(0.8 * len(dataset))  # 80%作为训练集
test_size = len(dataset) - train_size  # 剩下的作为测试集
train_dataset, test_dataset = data.random_split(dataset, [train_size, test_size])

其中，train_size表示训练集的大小，test_size表示测试集的大小，data.random_split函数根据这两个值将数据集随机划分为训练集和测试集，并返回两个数据集对象train_dataset和test_dataset。