拆分自定义 PyTorch 数据集

简介

在进行机器学习任务时，经常需要将数据集拆分成训练集、验证集和测试集。而 PyTorch 提供了一个方便的工具来帮助我们进行此操作，即 torch.utils.data.random_split。

但是，对于自定义的 PyTorch 数据集，我们需要对数据集类进行一些修改，以便可以对其进行拆分。

在本文中，我们将介绍如何对自定义的 PyTorch 数据集进行拆分。

步骤

1. 导入依赖

我们需要导入 PyTorch 和 numpy 库。先安装一下:

!pip install torch numpy

然后导入：

import torch
from torch.utils.data import Dataset, Subset, random_split
import numpy as np

2. 定义自定义数据集

我们模拟一个自定义的数据集，该数据集包含 1000 个数据点，每个数据点有 10 个特征和一个标签：

class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, num_samples=1000, num_features=10, num_classes=2):
        features = np.random.randn(num_samples, num_features)
        labels = np.random.randint(num_classes, size=num_samples)
        self.features = torch.from_numpy(features).float()
        self.labels = torch.from_numpy(labels).long()

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

    def __getitem__(self, idx):
        return self.features[idx], self.labels[idx]

3.定义拆分数据集的方法

接下来，我们需要定义一个方法来将自定义数据集拆分成训练集、验证集和测试集。这里我们假设我们希望将数据集按 70% 的比例划分为训练集，20% 的比例划分为验证集，10% 的比例划分为测试集：

def split_dataset(dataset, val_ratio=0.2, test_ratio=0.1):
    # 计算数据集的长度
    dataset_size = len(dataset)

    # 计算验证集和测试集的长度
    val_size = int(dataset_size * val_ratio)
    test_size = int(dataset_size * test_ratio)

    # 计算训练集的长度
    train_size = dataset_size - val_size - test_size

    # 使用 random_split 函数将数据集随机分成训练集、验证集、测试集
    train_dataset, val_dataset, test_dataset = random_split(dataset, [train_size, val_size, test_size])

    return train_dataset, val_dataset, test_dataset

4.运行拆分数据集的方法

我们现在可以使用上述定义的方法来拆分数据集。假设我们有一个包含 1000 个数据点的数据集：

dataset = CustomDataset()

我们可以将其拆分为训练集、验证集和测试集：

train_dataset, val_dataset, test_dataset = split_dataset(dataset)

现在，我们可以使用这些数据集来进行训练、验证和测试。

总结

本文介绍了如何对自定义的 PyTorch 数据集进行拆分，并演示了拆分数据集的方法。这里我们假设我们希望将数据集按 70% 的比例划分为训练集，20% 的比例划分为验证集，10% 的比例划分为测试集。当然，您也可以更改这些比例，以满足您的需求。