Pytorch 迭代 torch.utils.data.random_split 中的子集

在本文中，我们将介绍如何使用 PyTorch 中的 torch.utils.data.random_split 方法来划分数据集，并迭代其生成的子集。

数据集划分与迭代

在机器学习任务中，我们通常需要将我们的数据集划分为训练集、验证集和测试集这三部分。torch.utils.data.random_split 方法可以帮助我们方便地进行数据集的划分，它可以将数据集按照给定的比例随机划分为若干个子集。下面我们将解释如何使用该方法，并通过示例来说明。

首先，我们需要准备一个原始的数据集。假设我们的数据集是一个包含100个样本的列表。我们可以使用 PyTorch 的 torch.utils.data.Dataset 类来定义我们的数据集。下面是一个简单的示例：

import torch
from torch.utils.data import Dataset

class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self):
        self.data = [i for i in range(100)]

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, index):
        return self.data[index]

在上述示例中，我们定义了一个名为 MyDataset 的数据集类，其中包含了一个从0到99的样本列表。我们重写了 __len__ 方法来返回数据集的长度，以及 __getitem__ 方法来根据索引获取对应的样本。

接下来，我们可以使用 torch.utils.data.random_split 方法来划分数据集。该方法接受两个参数：要划分的数据集和划分的比例。下面是一个划分数据集的示例：

dataset = MyDataset()
train_ratio = 0.6
val_ratio = 0.2
test_ratio = 0.2

# 划分数据集
train_size = int(len(dataset) * train_ratio)
val_size = int(len(dataset) * val_ratio)
test_size = len(dataset) - train_size - val_size

train_dataset, val_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_size, val_size, test_size])

在上述示例中，我们将数据集划分为60%的训练集、20%的验证集和20%的测试集。划分后，我们得到了三个子集：train_dataset、val_dataset和test_dataset。

接下来，我们可以通过迭代这些子集来使用它们。下面是一个简单的示例：

# 迭代训练集
for item in train_dataset:
    # 处理训练集样本
    print(item)

# 迭代验证集
for item in val_dataset:
    # 处理验证集样本
    print(item)

# 迭代测试集
for item in test_dataset:
    # 处理测试集样本
    print(item)

在上述示例中，我们分别使用了三个循环来迭代训练集、验证集和测试集中的样本。根据需要，我们可以在循环中对样本进行处理，比如输入神经网络进行训练或者评估。

总结

本文介绍了如何使用 PyTorch 中的 torch.utils.data.random_split 方法来划分数据集，并迭代其生成的子集。我们展示了一个简单的示例，解释了每个步骤的作用和原理。通过这种方式，我们可以方便地进行数据集的划分和子集的迭代，从而更好地处理和分析我们的数据。希望本文对你理解和使用 PyTorch 中的数据集划分和迭代有所帮助！