random_split参数
时间: 2023-07-21 22:49:58 浏览: 106
random_split是PyTorch中Dataset类的一个方法,用于将数据集随机划分成两个子集。它的参数是一个整数n,表示第一个子集的大小,第二个子集的大小为总大小减去n。这个方法返回一个元组,包含两个新的子集。使用时需要先将数据集转换为Dataset对象,然后调用random_split方法即可。例如:
```python
from torch.utils.data import random_split
dataset = MyDataset() # 自定义数据集类
train_dataset, val_dataset = random_split(dataset, [800, 200])
```
这样就将数据集随机划分成了800个训练样本和200个验证样本。
相关问题
random_split
`random_split` 是 PyTorch 中用来将数据集随机分成训练集和验证集的函数。它的使用方法如下:
```python
from torch.utils.data import Dataset, random_split
# 创建自定义数据集
dataset = MyDataset()
# 定义训练集和验证集的比例
train_size = int(0.8 * len(dataset))
val_size = len(dataset) - train_size
# 随机分割数据集
train_dataset, val_dataset = random_split(dataset, [train_size, val_size])
```
其中,`dataset` 是自定义的数据集类的实例,`train_size` 是训练集的大小,`val_size` 是验证集的大小。`random_split` 函数的第一个参数是待分割的数据集,第二个参数是一个列表,表示分割后每个子集的大小。`random_split` 函数会根据列表中的大小随机分割数据集,并返回子集的列表。
train_test_split和random_split效果一样
train_test_split和random_split的效果不一样。train_test_split函数是用来将数据集拆分为随机的训练集和测试集,而random_split是用来随机划分数据集的。train_test_split函数可以指定random_state参数来保证每次的划分结果相同,以实现可重复的结果。而random_split函数则没有这个功能,每次划分的结果都是不同的。所以,train_test_split函数比random_split函数更适合用于机器学习中的训练和测试数据集的划分。
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