Pytorch使用torch.utils.data.random_split拆分数据集,拆分后的数据集状况

对于这个API,我最开始的预想是从 '猫1猫2猫3猫4狗1狗2狗3狗4' 中分割出 '猫1猫2狗4狗1' 和 '猫4猫3狗2狗3' ,但是打印结果和我预想的不一样

数据集文件的存放路径如下图

测试代码如下

python 复制代码
import torch
import torchvision

transform = torchvision.transforms.Compose([
    torchvision.transforms.Resize((512,512)),  # 调整图像大小为 224x224
    torchvision.transforms.ToTensor(),  # 转换为张量
    torchvision.transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])  # 归一化
])
dataset = torchvision.datasets.ImageFolder('C:\\Users\\ASUS\\PycharmProjects\\pythonProject1\\cats_and_dogs_train',
                                                 transform=transform)

val_ratio = 0.2
val_size = int(len(dataset) * val_ratio)
train_size = len(dataset) - val_size
train_dataset, val_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_size, val_size])


cats_num = 0
dogs_num = 0
for x,y in train_dataset:
    if y == 0:
        cats_num += 1
    else:
        dogs_num += 1

print("cats_num: ",cats_num)
print("dogs_num: ",dogs_num)

cats_num2 = 0
dogs_num2 = 0
for x,y in val_dataset:
    if y == 0:
        cats_num2 += 1
    else:
        dogs_num2 += 1

print("cats_num2: ",cats_num2)
print("dogs_num2: ",dogs_num2)

输出如下

可以看到总共25000张图片的数据集,分割后并不是cats_num:10000,dogs_num:10000,cats_num2:2500,dogs_num2:2500

也就是说,分割后的状况是猫狗的数量并不一定相等,如结果为 '猫1猫2猫4狗1' 和 '狗4猫3狗2狗3'

相关推荐
我的青春不太冷6 分钟前
2025年最新在线模型转换工具优化模型ncnn,mnn,tengine,onnx
人工智能·深度学习·ncnn·mnn·在线模型转换网址
云卷云舒___________12 分钟前
【B站保姆级视频教程:Jetson配置YOLOv11环境(六)PyTorch&Torchvision安装】
人工智能·pytorch·yolo·教程·jetson·torchvision
是Dream呀16 分钟前
Python从0到100(八十六):神经网络-ShuffleNet通道混合轻量级网络的深入介绍
网络·python·神经网络
zxfeng~17 分钟前
深度学习之“线性代数”
人工智能·python·深度学习·线性代数
油泼辣子多加21 分钟前
Diffusion--人工智能领域的革命性技术
人工智能
叫我DPT1 小时前
Python 中 `finally` 的执行时机与 `return` 的微妙关系
python
FL16238631291 小时前
玉米苗和杂草识别分割数据集labelme格式1997张3类别
深度学习
东锋1.32 小时前
NVIDIA (英伟达)的 GPU 产品应用领域
人工智能
CodeClimb2 小时前
【华为OD-E卷 - 最大矩阵和 100分(python、java、c++、js、c)】
java·c++·python·华为od·矩阵