pytorch-Train-Val-Test划分（下）

上半节讲到一个数据集正常需要划分为train、validation和test三个数据集，那么具体到代码中是如何实现的？

需要注意的是正常代码提供的是两种划分，即train和test两部分，我们在划分train的数据集中再划分为两部分，即可设定val数据集。

代码如下

print('train:', len(train_db), 'test:', len(test_db))
# 首先先查看train和test数据集的数量，看看是否满足预订的分配目标
train_db, val_db = torch.utils.data.random_split(train_db, [50000, 10000])
# 随机分配法将数据分为50k和10k的数量
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    train_db,
    batch_size = batch_size, shuffle=True)
# 将数据喂给Loader中
val_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    val_db,
    batch_size = batch_size, shuffle=True)

那么这种划分方式也会有一些问题，如下图，假设我们得到的总数据量为70k。

那么此时test set中的数据是无法使用的，这样便只有50K+10K的数据集可以供给神经网络学习，而还有10K的val数据集无法用于backward。因此为增加数据量，使函数模型更准确，我们使用K-fold cross-validation法，将这60K数据重新随机划分出50K的train set和10K的Val set。如下图所示

这样白色部分为新划分的Val set，两个黄色部分加一块为Train set。

依次类似，每进行一次epoch，便将新的数据喂给了train set。这样做的好处是使得数据集中的每一个数据都有可能加入到train set中，防止神经网络对相同的数据产生一个记忆特性。

叫K-fold cross-validation的原因在于

假设有60K的train+val数据集可供使用，分成了N份。

每次取N-1/N份用来做train，另外1/N份用来做validation，

这种方式总的来说对神经网络的提升不会很大。