pytorch之数据集划分

最新推荐文章于 2025-02-12 13:04:02 发布

yueguang8

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分类专栏：人工智能文章标签： pytorch 人工智能 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yueguang8/article/details/136230203

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本文介绍了在深度学习中，如何通过PyTorch的random_split函数对数据集进行训练集、测试集和验证集的划分，以防止过拟合并提高模型的泛化能力。作者提供了实际的代码示例，展示了如何使用TensorDataset和设置数据划分比例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

人工智能的三个核心要素是算法，算力和数据。

1.数据集的划分

在网络训练时，需要对数据集进行划分。一般划分为3部分：训练集、测试集、验证集。对数据集划分的目的是为了防止训练的模型过拟合，增加模型的准确性和泛化能力。

训练集：用来调试神经网络中的参数，通过计算损失函数进行网络参数的更新。
测试集：测试模型的训练效果，每个epoch后，通过查看训练集和验证集的损失值变化关系，查看模型训练的效果。如果出现

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可以使用PyTorch的数据加载类`torch.utils.data.Dataset`和数据加载器`torch.utils.data.DataLoader`来划分数据集。具体方法如下： 1. 首先，将数据集分成训练集、验证集和测试集。 2. 使用`torch.utils.data.Dataset`创建自定义数据集。 3. 使用`torch.utils.data.DataLoader`加载数据集。 4. 对数据集进行分批、打乱等操作。举个例子，假设有一个数据集`my_data`，需要将其分成训练集、验证集和测试集，比例为8:1:1，然后进行加载和处理。可以使用以下代码： ``` import torch.utils.data as data # 初始化数据集 my_dataset = MyDataset() # 数据集总大小 dataset_size = len(my_dataset) # 分割索引 train_index = int(dataset_size * 0.8) val_index = int(dataset_size * 0.9) # 划分数据集 train_dataset, val_dataset, test_dataset = data.random_split( my_dataset, [train_index, val_index - train_index, dataset_size - val_index]) # 定义数据加载器 batch_size = 16 train_loader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) val_loader = data.DataLoader(val_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) ``` 以上代码将数据集划分成了训练集、验证集和测试集，并对每个数据集进行了加载和处理，同时进行了分批和打乱操作。