Funcția torch.utils.data.random_split() fragmentează un dataset în sub-mulțimi disjuncte (clasa Subset) conform fracțiunilor sau numărului absolut de mostre specificate.
import torch
from torch.utils.data import random_split
# Generator cu seed fix pentru reproductibilitate științifică
generator = torch.Generator().manual_seed(42)
# Împărțire 80% antrenament, 10% validare, 10% testare
train_ds, val_ds, test_ds = random_split(
full_dataset,
[0.8, 0.1, 0.1],
generator=generator
)
print(f"Mostre Train: {len(train_ds)}, Val: {len(val_ds)}, Test: {len(test_ds)}")Sub-mulțimile create rețin referința la setul de date original și o listă de indici aleatori, fără a duplica matricele în memorie.
Întrebări & Exemple practice:
Împărțirea Datelor în Train, Val și Test cu random_splitAi o întrebare despre Împărțirea Datelor în Train, Val și Test cu random_split sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.