本文介绍了如何使用 torchvision.datasets.Imagefolder 将数据拆分为训练集和测试集?的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
在我的自定义数据集中,一种图像在一个文件夹中,torchvision.datasets.Imagefolder 可以处理,但如何将数据集拆分为训练和测试?
In my custom dataset, one kind of image is in one folder which torchvision.datasets.Imagefolder can handle, but how to split the dataset into train and test?
推荐答案
您可以使用 torch.utils.data.Subset
将您的 ImageFolder
数据集拆分为基于示例索引的训练和测试.
例如:
You can use torch.utils.data.Subset
to split your ImageFolder
dataset into train and test based on indices of the examples.
For example:
orig_set = torchvision.datasets.Imagefolder(...) # your dataset
n = len(orig_set) # total number of examples
n_test = int(0.1 * n) # take ~10% for test
test_set = torch.utils.data.Subset(orig_set, range(n_test)) # take first 10%
train_set = torch.utils.data.Subset(orig_set, range(n_test, n)) # take the rest
这篇关于如何使用 torchvision.datasets.Imagefolder 将数据拆分为训练集和测试集?的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持!