pytorch中导入多个文件划分训练集与测试集
时间: 2024-02-03 07:03:37 浏览: 26
在PyTorch中,可以使用`torch.utils.data.Dataset`和`torch.utils.data.DataLoader`类来加载和处理数据。对于训练集和测试集的划分,可以使用`torch.utils.data.random_split`函数来实现。
以下是一个简单的例子,展示如何导入多个文件,将其划分为训练集和测试集,并使用`DataLoader`类进行训练和测试数据的批量加载:
```python
import os
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, random_split
# 定义自定义数据集
class MyDataset(Dataset):
def __init__(self, data):
self.data = data
def __getitem__(self, index):
return self.data[index]
def __len__(self):
return len(self.data)
# 定义数据文件夹路径
datapath = '/path/to/data/'
# 加载数据文件夹中所有文件的名称列表
dataname = os.listdir(datapath)
# 构建自定义数据集
mydataset = MyDataset(dataname)
# 划分训练集和测试集
train_size = int(0.8 * len(mydataset))
test_size = len(mydataset) - train_size
train_dataset, test_dataset = random_split(mydataset, [train_size, test_size])
# 定义训练数据加载器
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
# 定义测试数据加载器
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
# 训练和测试数据的批量加载
for batch_idx, data in enumerate(train_loader):
# 训练数据处理和模型训练
for batch_idx, data in enumerate(test_loader):
# 测试数据处理和模型测试
```
在这个例子中,我们首先定义了一个`MyDataset`类,用于将数据文件夹中的数据加载到内存中。然后使用`os.listdir`函数获取数据文件夹中所有文件的名称列表。接着,使用`random_split`函数将自定义数据集划分为训练集和测试集。最后,使用`DataLoader`类来批量加载训练和测试数据,并进行模型训练和测试。