我尝试在PyTorch中使用torch.utils.data.random_split（）将数据划分为训练和测试数据集。
train, test = torch.utils.data.random_split(iris, [112, 38], generator=torch.Generator().manual_seed(42))上述代码中列车和集合的输出为：〈torch.实用程序.数据.数据集.位于0x141a7379b50的子集〉
我尝试使用下面的代码将下面的值分配给我的训练集和测试集，尽管我得到："类型错误：列表索引必须是整数或切片，而不是字符串"错误。
train_X = train[['Sepal.Length', 'Sepal.Width', 'Petal.Length',
'Petal.Width']]
train_y = train.Species
test_X = test[['Sepal.Length', 'Sepal.Width', 'Petal.Length',
'Petal.Width']]
test_y = test.Species我浏览了stackoverflow上的多个帖子，但没有找到合适的解决方案。
1条答案
按热度按时间q8l4jmvw1#
我正在使用下面这个极其蹩脚的解决方案：
其中
test现在是长度为38的Tensor。当调用：train和test是Subset（如您所注意到的），它们是一种奇特的生成器，您可以使用列表解析来评估生成器，这不是很好的编码，但在紧要关头可以使用。