ran_data = dataset for i in range(len(ran_data)); print(ran_data[i]) train_size= int(len(ran_data)*0.7) test_size=len(ran_data)-train_size train_dataset,test_dataset=torch.utils.data.random_split(ran_data,[train_size, test_size])
时间: 2023-09-23 20:05:24 浏览: 115
您的代码有一些小错误,我来帮您修正一下:
```python
import torch
from torch.utils.data import random_split
ran_data = dataset # 假设您已经定义了 dataset 变量
train_size = int(len(ran_data) * 0.7)
test_size = len(ran_data) - train_size
train_dataset, test_dataset = random_split(ran_data, [train_size, test_size])
for data in train_dataset:
print(data)
for data in test_dataset:
print(data)
```
这样您可以将 `ran_data` 数据集随机划分为训练集和测试集,并在循环中打印出每个样本。请确保您先定义了 `dataset` 变量并将其赋值给 `ran_data`。
相关问题
ran_data = dataset train_size = int(len(ran_data)*0.7) test_size = len(ran_data)-train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(ran_data, [train_size, test_size])
这段代码是正确的,它将 `ran_data` 数据集随机划分为训练集和测试集。其中,`train_size` 表示训练集的大小(占比),`test_size` 表示测试集的大小(占比)。
请注意,在使用 `torch.utils.data.random_split` 函数时,`ran_data` 必须是一个 `dataset` 对象,而不是一个普通的列表。确保在调用该函数之前,您已经将数据转换成了 `dataset` 对象。
如果您之前已经定义了 `dataset` 变量并将其赋值给 `ran_data`,那么这段代码应该可以正确地将数据集划分为训练集和测试集。
custom_dataset = MyDataSet(random_data) for i in range(len(custom_dataset)): print(custom_dataset[i]) train_size = int(len(custom_dataset) * 0.7) test_size = len(custom_dataset) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(custom_dataset, [train_size, test_size])
这段代码首先创建了一个名为 `custom_dataset` 的自定义数据集对象 `MyDataSet`,并将 `random_data` 作为参数传递给它。
接下来,通过使用 `range(len(custom_dataset))` 循环遍历了 `custom_dataset` 中的每个样本,并使用 `print()` 函数打印出每个样本的内容。
然后,使用 `torch.utils.data.random_split()` 函数将 `custom_dataset` 随机划分为训练集和测试集。该函数的第一个参数是要划分的数据集对象,第二个参数是一个列表,其中包含了训练集和测试集的大小。在这里,使用了 `train_size` 和 `test_size` 来指定训练集和测试集的大小。
最后,将划分后的训练集和测试集分别赋值给了 `train_dataset` 和 `test_dataset` 变量。
通过这段代码,您可以实现将自定义数据集划分为训练集和测试集的功能。
希望这个解释对您有所帮助!如果您还有其他问题,请随时提问。
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