火炬：分区张量

Question

我想将我的数据集（10,000个50x50 RGB图像）分为两个数据集。例如：

X = torch.rand(10000, 3, 50, 50) 
inds = torch.randperm(X:size(1))[{ { 1, nTrain } }]:long() 
X_selected = X:index(1, inds) 
X_remaining = X:delete(1, inds) 

不管我在谷歌搜索什么，我只是得到了Torch的GitHub文档。我怎样才能做到这一点？

Answer 1

你可以试试这个方法

X = torch.rand(10000, 3, 50, 50) 
inds = torch.randperm(X:size(1)):long() 
train_inds = inds:narrow(1, 1, nTrain) 
valid_inds = inds:narrow(1, nTrain + 1, X:size(1) - nTrain) 
X_train = X:index(1, train_inds) 
X_valid = X:index(1, valid_inds)