PyTorch 系统教程:理解机器学习数据分割
数据分割是机器学习中的一个基本概念,它直接影响模型的性能和泛化。在本文中,我们将深入研究为什么数据分割在机器学习中很重要,并演示如何使用PyTorch有效地实现它。
理解数据分割
数据分割是将数据集划分为单独的组以进行训练、验证和测试模型的过程。通常,数据集分为三个子集:
- 训练集:用于拟合机器学习模型。
- 验证集:用于调整模型参数和执行特征选择。
- 测试集:一个单独的数据段,用于评估模型的最终性能。
适当的数据分割可以确保模型不仅记住训练数据,而且真正学会推广到未见过的数据。
为什么数据分割很重要?
数据分割在机器学习中至关重要的主要原因包括:
- 避免过拟合:使用单独的验证和测试集有助于确保模型不是简单地记忆训练数据方面。
- 改进的模型评估:拥有不同的数据集用于训练和测试,有助于评估模型的泛化能力。
- 可靠的超参数调优:验证集对于调优超参数而不影响测试集的性能非常重要。

PyTorch数据分割示例
PyTorch是流行的开源机器学习库,它提供了适合有效实现数据分割的实用程序。下面,我们将展示使用PyTorch工具拆分数据集的各种方法。

使用PyTorch的Dataset类
首先,让我们使用PyTorch的TensorDataset创建一个样本数据集并拆分它:
import torch
from torch.utils.data import Dataset, random_split
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset# Generating random data
data = torch.randn(100, 10) # 100 samples, 10 features
labels = torch.randint(0, 2, (100,)) # Binary targetsdataset = TensorDataset(data, labels)
现在分割数据:
# Defining train, val, test splits
train_size = int(0.7 * len(dataset))
val_size = int(0.15 * len(dataset))
test_size = len(dataset) - train_size - val_sizetrain_dataset, val_dataset, test_dataset = random_split(dataset, [train_size, val_size, test_size])
在这种情况下,我们分配了70%用于培训,15%用于验证,15%用于测试。
创建DataLoaders
为了便于模型训练期间的批处理,我们使用PyTorch DataLoader:
# Creating DataLoaders:
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=8, shuffle=True)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=8, shuffle=False)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=8, shuffle=False)
其中shuffle=True与训练数据一起使用,以促进小批量中的多样性。
高级数据分割技术
在实现更高级的模型时,可以使用诸如交叉验证之类的额外分割技术。PyTorch可以与Scikit-learn等库顺利集成以实现这些目的。
from sklearn.model_selection import KFold
import numpy as npkf = KFold(n_splits=5)
data_np = data.numpy()
labels_np = labels.numpy()for train_index, val_index in kf.split(data_np):train_data, val_data = data_np[train_index], data_np[val_index]train_labels, val_labels = labels_np[train_index], labels_np[val_index]# Convert to PyTorch tensors and use as Datasettrain_dataset = TensorDataset(torch.tensor(train_data), torch.tensor(train_labels))val_dataset = TensorDataset(torch.tensor(val_data), torch.tensor(val_labels))
这种方法通过允许模型在多个迭代中对不同的子集进行训练和验证来增强泛化。
最后总结
有效的数据分割对于构建健壮的机器学习模型至关重要。它确保了更好的泛化和可靠的性能评估。如所示,PyTorch提供了几个实用程序来帮助有效地实现数据分割,使开发人员在实验期间更容易处理大型和复杂的数据集。
相关文章:
PyTorch 系统教程:理解机器学习数据分割
数据分割是机器学习中的一个基本概念,它直接影响模型的性能和泛化。在本文中,我们将深入研究为什么数据分割在机器学习中很重要,并演示如何使用PyTorch有效地实现它。 理解数据分割 数据分割是将数据集划分为单独的组以进行训练、验证和测试…...
分水岭算法(Watershed Algorithm)教程:硬币分割实例
import cv2 import numpy as np# 1. 图像预处理 img cv2.imread("./water/water_coins.jpeg") gray cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV cv2.THRESH_OTSU) kernel np.ones((3, 3), np.int8)…...
【STM32项目实战系列】基于STM32G474的FDCAN驱动配置
前言:本周工作中用到了CANFD的驱动,由于以前都是用到的CAN2.0,所以过程并不是特别的顺利,所以中间遇到几个比较小的问题导致自己卡住了一段时间,特此记录一下并完全奉上自己的配置的源码。 1,CANFD配置与简…...
shell文本处理
shell文本处理 一、grep 过滤来自一个文件或标准输入匹配模式内容。除了 grep 外,还有 egrep、fgrep。egrep 是 grep 的扩展,相当于 grep -E。fgrep 相当于 grep -f,用的比较少。 用法 grep [OPTION]... PATTERN [FILE]...支持的正则描述…...
如何利用客户端双向TLS认证保护云上应用安全
双向TLS(mTLS)通过要求服务器和客户端双方使用数字证书来验证彼此身份,从而扩展了传统TLS的安全性。常规的TLS只会验证服务器的身份(如大家的浏览器在验证网站时的场景),而mTLS确保在任何数据交换发生之前,双方都对彼此持有信任。在本文中&am…...
nlp第十节——LLM相关
一、模型蒸馏技术 本质上是从一个大模型蒸馏出小模型,从小模型训练出来的概率分布(如自回归模型预测下一个字的概率分布)分别与大模型预测的概率分布和ground label求loss。与大模型预测的概率分布用KL散度求loss,与ground label用…...
T-SQL 语言基础: SQL 数据库对象元数据及配置信息获取
目录 介绍目录视图 获取表和架构名称获取列信息 信息架构视图 获取表信息获取列信息 系统存储过程和函数 获取对象列表获取对象详细信息获取约束信息获取数据库属性信息 总结引用 介绍 在 SQL 数据库管理中,获取数据库对象的元数据信息是至关重要的。元数据提供了…...
ue5 创建多列StreeView的方法与理解
创建StreeView的多列样式怎么就像是创建单行单列差不多?貌似就是在单行单列中加入了多列widget? 示例代码 DetailTabWidget #pragma once #include "TreeViewItemBase.h"class SDetailTabWidget : public SCompoundWidget {SLATE_BEGIN_ARGS(SDetailT…...
C# OnnxRuntime部署DAMO-YOLO香烟检测
目录 说明 效果 模型信息 项目 代码 下载 参考 说明 效果 模型信息 Model Properties ------------------------- --------------------------------------------------------------- Inputs ------------------------- name:input tensor:Floa…...
陕西省地标-DB61/T 1121-2018 政务服务中心建设和运营规范
揭秘陕西省智慧政务服务中心新标准:打造高效便捷的服务新体验 随着信息化时代的深入发展,智慧政务已成为提升政府服务效率、优化营商环境的重要举措。陕西省作为全国政务改革的先行者,近期颁布了《陕西省地标-DB61_T 1121-2018 政务服务中心…...
UDP协议(20250303)
1. UDP UDP:用户数据报协议(User Datagram Protocol),传输层协议之一(UDP,TCP) 2. 特性 发送数据时不需要建立链接,节省资源开销不安全不可靠的协议 //一般用在实时性比较高…...
【四.RAG技术与应用】【12.阿里云百炼应用(下):RAG的云端优化与扩展】
在上一篇文章中,我们聊了如何通过阿里云百炼平台快速搭建一个RAG(检索增强生成)应用,实现文档智能问答、知识库管理等基础能力。今天咱们继续深入,聚焦两个核心问题:如何通过云端技术优化RAG的效果,以及如何扩展RAG的应用边界。文章会穿插实战案例,手把手带你踩坑避雷。…...
Docker新手入门(持续更新中)
一、定义 快速构建、运行、管理应用的工具。 Docker可以帮助我们下载应用镜像,创建并运行镜像的容器,从而快速部署应用。 所谓镜像,就是将应用所需的函数库、依赖、配置等应用一起打包得到的。 所谓容器,为每个镜像的应用进程创建…...
【星云 Orbit • STM32F4】08. 用判断数据头来接收据的串口通用程序框架
【星云 Orbit • STM32F4】08. 用判断数据头来接收据的串口通用程序框架 1. 引言 本教程旨在帮助嵌入式开发小白从零开始,学习如何在STM32F407微控制器上实现一个基于串口的数据接收程序。该程序能够通过判断数据头来接收一串数据,并将其存储到缓冲区中…...
HSPF 水文模型建模方法与案例分析实践技术应用
在水文模拟领域,HSPF 模型(Hydrological Simulation Program Fortran)与 SWAT 模型一样,都是备受瞩目的水文模型软件。HSPF 模型因其强大的功能和简便的操作,在全球范围内得到了广泛应用。该模型不仅能够在缺乏测量数据…...
设置 CursorRules 规则
为什么要设置CursorRules? 设置 CursorRules 可以帮助优化代码生成和开发流程,提升工作效率。具体的好处包括: 1、自动化代码生成 :通过定义规则,Cursor 可以根据你的开发需求自动生成符合规定的代码模板,…...
人工智能AI在汽车设计领域的应用探索
我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。 老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师: 简单,单纯,喜欢独处,独来独往,不易合同频过着接地气的生活…...
《当AI生成内容遭遇审核:需求与困境的深度剖析》:此文为AI自动生成
AI 内容审核:数字时代的守门人 在当今数字技术迅猛发展的浪潮中,AI 在内容生成领域取得了令人瞩目的成就,成为了推动创新与变革的核心力量。以 AI 绘画为例,从早期简单粗糙的图像生成,到如今能够创作出细节丰富、风格多…...
【无人机与无人车协同避障】
无人机与无人车协同避障的关键在于点云数据的采集、传输、解析及实时应用,以下是技术实现的分步解析: 1. 点云数据采集(无人机端) 传感器选择: LiDAR:通过激光雷达获取高精度3D点云(精度达厘米…...
ComfyUI AnimeDiff动画参数总结
ComfyUI AnimeDiff动画参数总结 一、动画生成核心参数 参数名称建议值/范围作用说明备注步数(Steps)15-25控制AI计算迭代次数,越高细节越精细,但耗时更长推荐20步,显存不足可降至15步CFG值7.0-8.5提示词对画面的控制…...
【kafka】Golang实现分布式Masscan任务调度系统
要求: 输出两个程序,一个命令行程序(命令行参数用flag)和一个服务端程序。 命令行程序支持通过命令行参数配置下发IP或IP段、端口、扫描带宽,然后将消息推送到kafka里面。 服务端程序: 从kafka消费者接收…...
智慧医疗能源事业线深度画像分析(上)
引言 医疗行业作为现代社会的关键基础设施,其能源消耗与环境影响正日益受到关注。随着全球"双碳"目标的推进和可持续发展理念的深入,智慧医疗能源事业线应运而生,致力于通过创新技术与管理方案,重构医疗领域的能源使用模式。这一事业线融合了能源管理、可持续发…...
解锁数据库简洁之道:FastAPI与SQLModel实战指南
在构建现代Web应用程序时,与数据库的交互无疑是核心环节。虽然传统的数据库操作方式(如直接编写SQL语句与psycopg2交互)赋予了我们精细的控制权,但在面对日益复杂的业务逻辑和快速迭代的需求时,这种方式的开发效率和可…...
2.Vue编写一个app
1.src中重要的组成 1.1main.ts // 引入createApp用于创建应用 import { createApp } from "vue"; // 引用App根组件 import App from ./App.vue;createApp(App).mount(#app)1.2 App.vue 其中要写三种标签 <template> <!--html--> </template>…...
(二)原型模式
原型的功能是将一个已经存在的对象作为源目标,其余对象都是通过这个源目标创建。发挥复制的作用就是原型模式的核心思想。 一、源型模式的定义 原型模式是指第二次创建对象可以通过复制已经存在的原型对象来实现,忽略对象创建过程中的其它细节。 📌 核心特点: 避免重复初…...
苍穹外卖--缓存菜品
1.问题说明 用户端小程序展示的菜品数据都是通过查询数据库获得,如果用户端访问量比较大,数据库访问压力随之增大 2.实现思路 通过Redis来缓存菜品数据,减少数据库查询操作。 缓存逻辑分析: ①每个分类下的菜品保持一份缓存数据…...
Nginx server_name 配置说明
Nginx 是一个高性能的反向代理和负载均衡服务器,其核心配置之一是 server 块中的 server_name 指令。server_name 决定了 Nginx 如何根据客户端请求的 Host 头匹配对应的虚拟主机(Virtual Host)。 1. 简介 Nginx 使用 server_name 指令来确定…...
PL0语法,分析器实现!
简介 PL/0 是一种简单的编程语言,通常用于教学编译原理。它的语法结构清晰,功能包括常量定义、变量声明、过程(子程序)定义以及基本的控制结构(如条件语句和循环语句)。 PL/0 语法规范 PL/0 是一种教学用的小型编程语言,由 Niklaus Wirth 设计,用于展示编译原理的核…...
Ascend NPU上适配Step-Audio模型
1 概述 1.1 简述 Step-Audio 是业界首个集语音理解与生成控制一体化的产品级开源实时语音对话系统,支持多语言对话(如 中文,英文,日语),语音情感(如 开心,悲伤)&#x…...
(转)什么是DockerCompose?它有什么作用?
一、什么是DockerCompose? DockerCompose可以基于Compose文件帮我们快速的部署分布式应用,而无需手动一个个创建和运行容器。 Compose文件是一个文本文件,通过指令定义集群中的每个容器如何运行。 DockerCompose就是把DockerFile转换成指令去运行。 …...
