使用pytorch实现按照比例随机划分数据集

在PyTorch中，我们可以使用`torch.utils.data.Dataset`和`torch.utils.data.DataLoader`来划分数据集并实现按比例随机抽样。这里是一个简单的例子，展示了如何根据给定的比例划分训练集、验证集和测试集：

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class CustomDataset(Dataset):
    # 假设你已经有了一个包含'images'和'targets'的数据字典
    def __init__(self, data, train_val_test_split=(0.8, 0.1, 0.1)):
        self.data = data
        self.train_indices, self.val_indices, self.test_indices = self.split_indices(train_val_test_split)

    def split_indices(self, proportions):
        total_size = len(self.data)
        indices = list(range(total_size))
        split_points = [int(p * total_size) for p in proportions]
        return indices[:split_points[0]], indices[split_points[0]:split_points[1]], indices[split_points[1]:]

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        image = self.data[idx]['image']
        target = self.data[idx]['target']
        return {'image': image, 'target': target}

# 创建一个示例数据集
data = ...  # 这里应该是你的实际数据列表或字典
dataset = CustomDataset(data)

# 设置数据加载器参数
batch_size = 32
train_loader = DataLoader(dataset=dataset.train_indices, batch_size=batch_size, shuffle=True)
val_loader = DataLoader(dataset=dataset.val_indices, batch_size=batch_size)
test_loader = DataLoader(dataset=dataset.test_indices, batch_size=batch_size)

在这个例子中，`CustomDataset`继承自`torch.utils.data.Dataset`，并在初始化时根据给定的比例划分数据。每个`DataLoader`负责从相应的子集合中抽取样本。

如果你的数据不是字典形式，可能需要稍微修改`__getitem__`方法以适应你的数据结构。此外，确保你的数据已经预处理为适合神经网络输入的格式。