pytorch 训练集

对于使用Pytorch进行训练的数据集，有两种常见的方式可以划分训练集和测试集。

第一种方式适用于数据集按照类别存放在多个文件夹中的情况，主要针对分类问题。可以将同一类的图片划分为训练集和测试集。

第二种方式适用于数据集直接放在同一个文件夹下的情况，可以将数据分成训练集和测试集。

对于第一种方式，可以使用Pytorch提供的`ImageFolder`类来加载数据集，这个类会自动根据文件夹的结构将数据加载为Pytorch可以用于训练的`Dataset`数据类型。

对于第二种方式，如果数据集文件夹中仅包含图像文件，可以使用`torchvision.datasets.ImageFolder`类加载数据集。如果数据集中还包含标签文件，你可以自己实现一个`Dataset`类，继承自`torch.utils.data.Dataset`，在`__getitem__`中读取图像和标签，并根据需要进行转换。

无论使用哪种方式，你都可以使用`torch.utils.data.DataLoader`来创建一个数据加载器，方便进行批量数据的读取和处理。在训练过程中，可以使用`train_test_split`函数（来自`sklearn.model_selection`模块）对训练集进行随机划分，以得到验证集。

请注意，这只是一种常见的处理方式，具体的划分方式还要根据你的数据集和任务需求来进行调整。