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...
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 (...
import torchfrom torch.utils.data import random_split, DataLoaderfrom torchvision import datasets, transforms 加载数据集 dataset = datasets.MNIST(‘./data’, train=True, download=True, transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])) 使用等概率随机...
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方法来实现随机划分。首先,我们要构建一个数据集,然后计算每个子集的大小,最后利用这个方法进行划分。 示例代码 以下是一个简单的PyTorch数据集随机划分的示例代码: importtorchfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset,random_split# 自定义数据集classSampleDatase...
# 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]) ...
在PyTorch中,torch.utils.data.random_split函数为我们提供了实现交叉验证的便利工具。以下是一个简单的示例代码,展示了如何将训练数据集分成训练集和验证集: from torch.utils.data import random_split # 假设train_dataset是已经加载的训练数据集 num_train = len(train_dataset) indices = list(range(num_train...
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 ...