torch.utils.data.random_split(dataset, lengths, generator=<torch._C.Generator object>) 描述 随机将一个数据集分割成给定长度的不重叠的新数据集。可选择固定生成器以获得可复现的结果(效果同设置随机种子)。 参数 dataset (Dataset) – 要划分的数据集。 lengths (sequence) – 要划分的长度。 generator (...
importtorchfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset,random_split# 自定义数据集classSampleDataset(Dataset):def__init__(self,size):self.data=torch.randn(size,3,224,224)# 模拟图片数据self.labels=torch.randint(0,2,(size,))# 二分类标签def__len__(self):returnlen(self.data)def__getitem__(se...
问Pytorch data.random_split()不会随机分裂EN在过去几年，由于CIFAR-10和ImageNet这样的大数据集的涌现...
transform = T.Compose([T.Resize(224),T.ToTensor(),T.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=32, shuffle=True...
在PyTorch中,我们可以使用torch.utils.data.random_split函数来实现等概率随机取样。该函数将数据集随机划分为若干个子集,每个子集的大小相等,并且每个样本被分配到任意一个子集的概率相等。以下是一个简单的例子,说明如何在PyTorch中使用random_split进行等概率随机取样: import torch from torch.utils.data import ...
# 使用random_split实现数据集的划分,lengths是一个list,按照对应的数量返回数据个数。 # 这儿需要注意的是,lengths的数据量总和等于all_dataset中的数据个数,这儿不是按比例划分的 train,test,valid=torch.utils.data.random_split(dataset=all_dataset,lengths=[2000,417,400]) ...
关于数据集拆分,我们想到的第一个方法是使用torch.utils.data.random_split对dataset进行划分,下面我们假设划分10000个样本做为训练集,其余样本做为验证集: fromtorch.utils.dataimportrandom_split k =10000train_data, valid_data = random_split(train_data, [k,len(train_data)-k]) ...
torch.utils.data.random_split函数可以将数据集随机划分为非重叠的新数据集。根据 worker 的数量,将数据集划分为相应的子集。 from torch.utils.data import random_split dataset = MyDataset(data) num_workers = 4 split_sizes = [len(dataset) // num_workers] * num_workers split_datasets = random_spli...
torch.utils.data模块中的一些函数,PyTorch官方文档 1.Dataset类 Dataset类创建 Map-style 数据集,通过__getitem__()和__len__()方法来从数据集中采样,样本可以表示为数据集的索引或键值(indices / keys)的映射(map)。 引入 fromtorch.utils.dataimportDataset ...
show_image("../data/flowers/rose/537207677_f96a0507bb.jpg") 数据预处理 PyTorch总是期望以“张量”的形式提供数据。这些“张量”在神经网络的节点之间运行,包含原始和预处理或后处理的数据。基本上,简而言之,“张量”类似于“numpy”阵列。 对于图像数据,还必须将图像作为张量读取,并在进行任何分类之前应用几...