【Pytorch实用教程】pytorch中random_split用法的详细介绍
在 PyTorch 中，torch.utils.data.random_split 是一个非常有用的函数，用于将数据集随机分割成多个子集。这在机器学习和深度学习中非常常见，特别是当你需要将数据集分割成训练集和测试集或验证集时。这里是 random_split 的详细用法介绍：
功能
random_split 用于随机地将一个完整的数据集划分为多个子集。它确保数据点被随机且独立地分配到每个子集中。
参数
random_split 函数接受两个主要参数：
- dataset (
Dataset): 要被分割的数据集，必须是继承自torch.utils.data.Dataset的类的实例。 - lengths (
List[int]): 一个整数列表，表示每个生成的子集应有的长度。列表中的所有整数之和应该等于原始数据集中的数据点总数。
返回值
random_split 返回一个列表，列表中的每个元素都是 Subset 类的实例，对应于输入的 lengths 参数中指定的长度。
示例用法
假设你有一个包含 1000 个数据点的数据集，并希望将其分为两个部分：
原文地址：https://blog.csdn.net/PoGeN1/article/details/140604876
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