Torch：分区张量

Question

我想将我的数据集（10,000 个 50x50 RGB 图像）分成两个数据集。类似于：

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)

无论我 google 搜索什么，我只会得到 Torch 的 GitHub 文档。我该怎么做？

Answer 1

你可以这样试试

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)

Torch：分区张量

Torch: partition tensor

lua

torch