PyTorch深度学习: train_ds/dl 与 test_ds/dl 区别详解

在PyTorch深度学习中，我们常常需要将数据集划分为训练集和测试集，以便评估模型的泛化能力。train_ds, train_dl, test_ds 和 test_dl 就是在这一过程中扮演重要角色的工具。

1. 数据集对象 (Dataset)

• train_ds: 训练数据集对象，存储训练数据 (图片路径, 标签) 并应用预处理变换 (transform)。* test_ds: 测试数据集对象，存储测试数据 (图片路径, 标签) 并应用预处理变换 (transform)。

2. 数据加载器对象 (DataLoader)

• train_dl: 训练数据加载器，将 train_ds 中的数据划分成小批量 (batch_size), 并可以设置随机打乱 (shuffle=True)。* test_dl: 测试数据加载器，将 test_ds 中的数据划分成小批量 (batch_size), 通常不需要随机打乱。

核心区别:

• train_ds/dl 用于模型 训练, 而 test_ds/dl 用于模型 测试/评估。* 数据集对象 (_ds) 存储 数据，而数据加载器对象 (_dl) 将数据 划分并加载 到模型中。

**代码示例分析:**pythonmy_dataset = Mydatasetpro(all_imgs_path, all_labels, transform)my_datalodaer = data.DataLoader( my_dataset, batch_size=args.batch_size, shuffle=True)

... 代码省略 ...

train_ds = Mydatasetpro(train_imgs, train_labels, transform) test_ds = Mydatasetpro(test_imgs, test_labels, transform)

train_dl = data.DataLoader(train_ds, batch_size=args.batch_size, shuffle=True) test_dl = data.DataLoader(train_ds, batch_size=args.batch_size, shuffle=True)

代码解读:

1. 首先创建了一个名为 Mydatasetpro 的自定义数据集对象，并使用全部数据创建了 my_dataset 和 my_dataloader。2. 然后将数据划分成训练集和测试集，分别创建 train_ds 和 test_ds。3. 最后创建 train_dl 和 test_dl，分别用于加载训练数据和测试数据进行模型训练和测试。

总结:

train_ds/dl 和 test_ds/dl 的区分是机器学习模型训练和评估的关键步骤。理解它们的区别和联系能够帮助我们更好地构建和优化深度学习模型。