ｐｙｔｏｒｃｈ中的１ＤＣＮＮ网络中怎样导入并划分训练数据集与验证数据集

在 PyTorch 中，可以使用 `torch.utils.data.Dataset` 和 `torch.utils.data.DataLoader` 这两个类来导入和划分训练数据集和验证数据集。

首先，需要将原始数据集划分为训练集和验证集。可以使用 `sklearn.model_selection.train_test_split` 函数来实现。例如：

from sklearn.model_selection import train_test_split

data = [...]  # 数据集列表
labels = [...]  # 数据集标签列表

train_data, val_data, train_labels, val_labels = train_test_split(data, labels, test_size=0.2, random_state=42)  # 划分训练集和验证集

接着，可以分别定义训练集和验证集的自定义 `Dataset` 类，来加载数据集。同样需要实现 `__len__` 和 `__getitem__` 两个方法。例如：

import torch.utils.data as data

class TrainDataset(data.Dataset):
    def __init__(self, data, labels):
        self.data = data
        self.labels = labels
        
    def __len__(self):
        return len(self.data)
        
    def __getitem__(self, index):
        # 返回指定索引的样本数据和标签
        return self.data[index], self.labels[index]
        
class ValDataset(data.Dataset):
    def __init__(self, data, labels):
        self.data = data
        self.labels = labels
        
    def __len__(self):
        return len(self.data)
        
    def __getitem__(self, index):
        # 返回指定索引的样本数据和标签
        return self.data[index], self.labels[index]

接着，可以将训练集和验证集实例化，并创建 `DataLoader` 对象来划分数据集。例如：

batch_size = 64
shuffle = True
num_workers = 4

train_dataset = TrainDataset(train_data, train_labels)
train_dataloader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=shuffle, num_workers=num_workers)

val_dataset = ValDataset(val_data, val_labels)
val_dataloader = data.DataLoader(val_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=shuffle, num_workers=num_workers)

这样，就可以通过 `train_dataloader` 和 `val_dataloader` 对象来遍历训练集和验证集并分批次加载数据了。