PyTorch random_split()返回大小错误的加载器

PyTorch的random_split()函数是用于将数据集按照指定的比例随机划分为训练集和验证集的函数。这个函数的返回值是一个包含划分后数据集的两个子集的列表。

在使用random_split()函数时，如果划分比例设置有误，就可能会导致返回的加载器（DataLoader）大小错误的问题。这是因为加载器的大小是根据数据集的大小和批次大小计算得出的，如果划分比例错误，两个子集的大小不符合要求，就会导致加载器大小错误。

解决这个问题的方法是在调用random_split()函数之前，确保划分比例的设置是正确的。可以根据数据集的大小和需要划分的比例来计算出划分的样本数量。然后，使用这个计算得到的样本数量来调用random_split()函数进行划分。这样就能确保返回的加载器大小是正确的。

下面是一个示例代码，展示了如何正确使用random_split()函数来划分数据集：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

# 定义自定义的数据集类
class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = data

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

    def __getitem__(self, index):
        return self.data[index]

# 创建数据集
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
dataset = CustomDataset(data)

# 计算划分的样本数量
dataset_size = len(dataset)
train_ratio = 0.8
train_size = int(dataset_size * train_ratio)
valid_size = dataset_size - train_size

# 划分数据集
train_dataset, valid_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_size, valid_size])

# 创建加载器
batch_size = 2
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
valid_loader = DataLoader(valid_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 打印加载器的大小
print(f"Train loader size: {len(train_loader)}")
print(f"Valid loader size: {len(valid_loader)}")

在这个示例中，我们首先定义了一个自定义的数据集类CustomDataset，然后创建了一个数据集对象dataset。接下来，我们通过计算划分样本的数量，将数据集随机划分为训练集和验证集。最后，我们创建了加载器train_loader和valid_loader，并打印它们的大小。

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