借助torch.utils.data.random_split函数来实现训练集分割时，是否是随机的

时间: 2024-04-10 14:28:58 浏览: 52

python torch.utils.data.DataLoader使用方法

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主要介绍了python torch.utils.data.DataLoader使用方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 `torch.utils.data.DataLoader`是PyTorch框架中用于高效加载和处理数据的关键组件。它在机器学习模型的训练过程中起着至关重要的作用，因为它的功能包括数据分批、数据预处理、多线程加载以及可选的随机打乱顺序等。在本文中，我们将深入探讨`DataLoader`的使用方法及其重要特性。 `DataLoader`需要一个数据集作为输入。在PyTorch中，数据集通常表示为`torch.utils.data.Dataset`子类的实例，例如`TensorDataset`、`MNIST`等。数据集负责存储和检索单个样本。在这个例子中，`TensorDataset`被用来将两个张量`(x, y)`组合成一个数据集。 ```python import torch import torch.utils.data as Data BATCH_SIZE = 5 x = torch.linspace(1, 10, 10) y = torch.linspace(10, 1, 10) # 创建TensorDataset torch_dataset = Data.TensorDataset(x, y) ``` 然后，我们可以使用`DataLoader`将数据集转换为可迭代的批次数据： ```python loader = Data.DataLoader( # 使用创建的TensorDataset dataset=torch_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, # 每次加载的样本数量 shuffle=True, # 是否在每个epoch后打乱数据 num_workers=2, # 使用的后台工作进程数，提高数据加载速度 ) ``` `DataLoader`的参数包括： 1. `dataset`: 必需参数，`Dataset`类型的实例。 2. `batch_size`: 指定每个批次包含的样本数。在这里设置为5。 3. `shuffle`: 如果设为`True`，则在每个epoch结束时重新打乱数据集的顺序，这对于训练中的随机性至关重要。 4. `num_workers`: 设置用于并行加载数据的子进程数。增加这个数值可以加快数据加载速度，但可能会消耗更多的系统资源。迭代`DataLoader`可以轻松地访问批次数据： ```python def show_batch(): for epoch in range(3): # 演示3个epochs for step, (batch_x, batch_y) in enumerate(loader): # 训练过程中的操作 print("step:{}, batch_x:{}, batch_y:{}".format(step, batch_x, batch_y)) if __name__ == '__main__': show_batch() ``` 这里的`enumerate(loader)`将返回批次索引`step`和对应的批次数据`(batch_x, batch_y)`。`batch_x`和`batch_y`是形状为`(batch_size, …)`的张量，适合直接输入到神经网络模型进行训练。 `DataLoader`的其他关键功能包括： - **collate_fn**: 自定义函数，用于合并单个样本以形成批次。默认情况下，它会将张量堆叠在一起，但对于不同形状或结构的样本可能需要自定义处理。 - **drop_last**: 如果数据集大小不是`batch_size`的整数倍，是否丢弃最后一个不足`batch_size`的批次。 - **pin_memory**: 如果`True`，数据加载器将在GPU内存中分配张量，以提高数据传输速度。 - **timeout**: 工作进程等待数据的超时时间，如果超过这个时间没有数据可用，将引发错误。 `DataLoader`通过其强大的功能和灵活性，使得数据处理变得更加简单，是实现大规模机器学习项目的基础。通过理解并正确使用`DataLoader`，可以有效地管理数据流，从而优化训练过程并提高模型性能。

是的，`torch.utils.data.random_split`函数会随机地将数据集分割为训练集和验证集。该函数会根据给定的长度或比例，在保持数据集的顺序不变的情况下，随机选择样本并进行划分。这样可以确保在训练集和验证集中都能获得样本的随机性，从而更好地评估模型的性能。因此，`torch.utils.data.random_split`函数可以帮助你实现数据集的随机分割。

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

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])

import torch.utils.data as Data

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])

def data_split(data, rate): train_l = int(len(data) * rate) test_l = len(data) - train_l """打乱数据集并且划分""" train_set, test_set = torch.utils.data.random_split(data, [train_l, test_l]) return train_set, test_set

如何使用random_split分割后的数据集

random_split函数

random_split

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

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

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

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