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...
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, [...
问torch.utils.data.random_split()不在Google上工作EN我正在尝试执行我的自定义Dataloader的random_split...
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 (...
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.get_worker_info()在工作进程中返回各种有用的信息(包括工作ID,数据集副本,初始种子等),并在主进程中返回None。用户可以在数据集代码中使用此功能和/或worker_init_fn单独配置每个数据集副本,并确定代码是否在工作进程中运行。例如,这在分片数据集时特别有用。
(trainset))val_size=len(trainset)-train_sizetrain_dataset,val_dataset=torch.utils.data.random_split(trainset,[train_size,val_size])# 将训练集按80%和20%的比例分为训练和验证集,用于模型训练和性能验证# 创建数据加载器trainloader=torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,batch_size=64,shuffle=...
file_name, class_id = line.split(' ') image_names.append(file_name) labels.append(int(class_id[:-1]))returnimage_names, labels 对于DigiFace1M数据集,同一类的所有图像都在一个单独的文件夹中。但是这两个数据集中,类的标签是相同的,所以对于在DigiFace1M我们不需要获取类别,而是在CelebA中按类增加。
TrochData 0.4.1 训练的代码如下: deftrain(data_loader:torch.utils.data.DataLoader,cfg:Config):# create model model=resnet50(num_classes=cfg.n_celeba_classes+cfg.n_digiface1m_classes,pretrained=True)torch.cuda.set_device(cfg.gpu)model=model.cuda(cfg.gpu)model.train()# define lossfunction(crit...