torchvision.datasets.FashionMNIST划分训练集和测试集

torchvision.datasets.FashionMNIST将数据集划分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的准确性。 默认情况下，FashionMNIST将60,000个图像分配给训练集，并将10,000个图像分配给测试集。

相关问题

怎么划分torchvision.datasets.FashionMNIST训练集和测试集？

可以使用torch.utils.data.random_split()函数将torchvision.datasets.FashionMNIST数据集划分为训练集和测试集。该函数接受两个参数：要划分的数据集和比例列表，其中训练集所占比例在前，测试集所占比例在后。例如，将FashionMNIST数据集的80%作为训练集，20%作为测试集可以这样做：

from torch.utils.data import random_split

train_data, test_data = random_split(FashionMNIST, [80, 20])

请解释一下import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch import torch.utils.data.dataloader as Loader import torchvision import torchvision.transforms as transforms import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter BATCH SIZE = 4 transform - transforms.Compose( [transforms. ToTensor0, transforms.Normalize((0.5,), (0.5.)) trainset = torchvision.datasets.FashionMNIST(' /data', download True, train= True, transform=transform) testset = torchvision.datasets.FashionMNIST(' /data', download= True, train=False, transform= transform) trainloader = Loader.DataLoader(trainset, batch size= BATCH SIZE, shuffle True)testloader = Loader.Datal oader(testset, batch size=BATCH SIZE, shuffle- False)classes s ('T- shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat', 'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle Boot') class Net(nn.Module);: def_ init (self): super(Net, self). init 0这段代码

这段代码是一个用于训练和测试Fashion MNIST数据集的神经网络模型。具体来说，代码首先导入了一些需要用到的Python库，如matplotlib、numpy、torch等。然后定义了一些超参数，如BATCH SIZE，以及数据集的变换transform。

接着，代码使用torchvision库中的FashionMNIST数据集，并将其分成训练集和测试集。然后利用torch.utils.data.dataloader库中的DataLoader函数来将数据集划分成相应的batch，并进行打乱顺序操作。

最后，代码定义了一个名为Net的神经网络模型，并继承了nn.Module类。在Net类中，定义了该模型的结构，包括卷积层、池化层、全连接层等，并应用了激活函数relu和softmax。整个模型的训练过程将在接下来的代码中完成。