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...
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…
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...
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) ...
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) 数据类型转换 为了符合 PyTorch 所需求的数据类型。使用 python标准库将数据加载到numpy数组里。然后将这个数组转化成将...
# 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]) ...
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] ...
SubsetRandomSampler 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...dataset=MyCustomDataset(my_path)batch_size=16validation_split=.2shuffle_dataset=True random_seed=42# Creating data indicesfortraining and validation splits:dataset_size=len(dataset)indices=list(range(dataset_size))split=int(...
('--seed', type=int, default=543, metavar='N',help='random seed (default: 543)')parser.add_argument('--num-episode', type=int, default=10, metavar='E',help='number of episodes (default: 10)')args = parser.parse_args()torch.manual_seed(args.seed)class Policy(nn.Module):def _...
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...