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香港服务器pytorch怎么划分数据集
2025/1/12 7次香港服务器在PyTorch中，划分数据集通常使用torch.utils.data.DataLoader和torchvision.transforms模块。以下是一个简单的示例，展示了如何将数据集划分为训练集、验证集和测试集：
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首先，导入所需的库：
import torch
from torch.utils.data import DataLoader, random_split
from torchvision import datasets, transforms
复制代码
定义数据预处理：
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])
复制代码
加载数据集（这里以CIFAR-10为例）：
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
复制代码
划分数据集：
# 将数据集划分为训练集、验证集和测试集
train_size = int(0.8 * len(train_dataset))
val_size = int(0.1 * len(train_dataset))
test_size = len(train_dataset) - train_size - val_size
train_dataset, val_dataset, test_dataset = random_split(train_dataset, [train_size, val_size, test_size])
复制代码
创建数据加载器：
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=64, shuffle=False)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)
复制代码
现在，你已经成功地将CIFAR-10数据集划分为训练集、验证集和测试集，并创建了相应的数据加载器。你可以使用这些数据加载器进行模型训练、验证和测试。
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