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 random...
这一步大家应该并不陌生,可以直接使用train_test_split()。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 X=df[['Rainfall','Humidity3pm','RainToday','Pressure9am']]y=df[['RainTomorrow']]X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=RANDOM_SEED) ...
importtorch# 兼容旧版本defrandom_split(dataset,split_ratio,random_state=42):generator=torch.Generator()generator.manual_seed(random_state)train_size=int(len(dataset)*split_ratio)test_size=len(dataset)-train_sizereturntorch.utils.data.random_split(dataset,[train_size,test_size],generator=generator) ...
import randomtrain_data, valid_data = training_data.split(split_ratio=0.3, random_state = random.seed(SEED))准备输入和输出序列:下一步是为文本构建词汇表，并将它们转换为整数序列。词汇表包含了整篇文章中出现的词汇。每个唯一的单词都有一个索引。下面列出了相同的参数 参数:min_freq:忽略词汇表中频率...
在其他模块的导入或者其他代码之前,在文件的顶端部分通过调用seed_torch()函数固定随机种子,即设置各个随机数字生成器(RNG)的种子。 # pytorch 设置随机种子(我试下来是有用的)(万一没用了,参考) def seed_torch(seed=42): random.seed(seed) # python seed ...
import torch from torch.utils.data import random_split dataset = range(10) train_dataset, test_dataset = random_split(dataset=dataset, lengths=[7, 3], generator=torch.Generator().manual_seed(0)) pri…
np.random.seed(42) x = np.random.rand(100, 1) y = 1 + 2 * x + .1 * np.random.randn(100, 1) # Shuffles the indices idx = np.arange(100) np.random.shuffle(idx) # Uses first 80 random indices for train train_idx = idx[:80] ...
join(root, sDir, '*.png')) # glob匹配路径,匹配所有png格式图片 random.seed(666) random.shuffle(imgs_list) imgs_num = len(imgs_list) train_point = int(imgs_num * train_per) valid_point = int(imgs_num * (train_per + valid_per)) for i in range(imgs_num): if i < train...
seed = 128 rng = np.random.RandomState(seed) 3. 第一步是设置目录路径,以便安全保存! root_dir = os.path.abspath('.') data_dir = os.path.join(root_dir, 'data') # check for existence os.path.exists(root_dir), os.path.exists(data_d...
import osimport randomrandom.seed(0)xmlfilepath='Annotations'saveBasePath="ImageSets/Main/"trainval_percent=1train_percent=1temp_xml = os.listdir(xmlfilepath)total_xml = []for xml in temp_xml:if xml.endswith(".xml"):total_xml.append(xml)num=len(total_xml)list=range(num)tv=int(num*...