torch.utils.data.random_split()是 PyTorch 中用于将数据集随机拆分为两个或多个子数据集的函数。如果你发现random_split()没有按预期拆分数据,可能是以下几个原因: 原因分析 数据集大小问题:如果数据集的大小小于要拆分的子数据集数量乘以每个子数据集的最小大小,random_split()会抛出错误。例如,如果你有一个...
问torch.utils.data.random_split()不在Google上工作EN导语 看到“人工智能”这几个字，可能有的人立马会想到围棋、神经网络、深度学习等名词，也有的人会想到大学里的人脸识别、立体视觉建模等研究项目，还有的人会想到终结者，外太空等高大上的内容。 但可能98%的人都会有这样的疑问： 这些东西研究了到底对我有...
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 (...
pytorch torch.utils.data.random_split()未拆分数据集在执行train_dataset.dataset（和test_dataset.datas...
torch.utils.data.random_split(dataset, lengths) 1. 类似于sklearn里的train_test_split,输入一个目标数据集和划分长度的列表。 # train_size = int(0.8 * len(full_dataset)) test_size = len(full_dataset) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(full_dataset, ...
train_dataset, test_dataset= torch.utils.data.random_split(full_dataset, [train_size, test_size]) 划分完了之后训练和测试集的类型是: <class'torch.utils.data.dataset.Subset'> 由原来的Dataset类型变为Subset类型,两者都可以作为torch.utils.data.DataLoader()的参数构建可迭代的DataLoader。
train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(full_dataset, [train_size, test_size]) 1. 2. 3. 划分完了之后训练和测试集的类型是: <class 'torch.utils.data.dataset.Subset'> 1. 由原来的Dataset类型变为Subset类型,两者都可以作为torch.utils.data.DataLoader()的参数构建可迭代的DataL...
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 ...
torch.utils.data.random_split( ) 随机将数据集拆分为给定长度的非重叠数据集 .type() 返回参数的数据类型 .dtype 返回数组中元素的数据类型 .astype() 对数据类型进行转换 2.5.1 高维数组 回归数据默认的是torch.float32的张量 分类数据默认的是torch.float64的张量 2.5.2 图像数据 torchvision中的datasets...
使用torch.split()函数将打乱后的张量拆分成多个子张量。同样需要确定每个子张量的大小。 以下是实现代码: import torchimport random# 定义原始张量tensor = torch.tensor([[1., 0., 0., 0., 0., 0.],[2., 1., 0., 4., 0., 0.],[3., 0., 0., 3., 3., 3.],[4., 0., 0., 0...