from torchtext.legacy import data, datasets TEXT = data.Field(tokenize='spacy') LABEL = data.LabelField(dtype=torch.float) train_data, test_data = datasets.IMDB.splits(TEXT, LABEL)
------------------如何将train_data完备划分为10份数据，10份数据互不重复
如果要先将数据集打乱，再划分为10个数据集，可以先对test_data.examples随机打乱顺序，然后再进行KFold划分。
import random test_indices = range(len(test_data.examples)) random.shuffle(test_indices) k = 10 kfold = KFold(n_splits=k) test_subsets = [] for _, test_idx in kfold.split(test_indices): test_subset = data.Dataset([test_data.examples[i] for i in test_idx], fields=[('text', TEXT), ('label', LABEL)]) test_subsets.append(test_subset)
在这段代码中，首先使用random.shuffle方法将test_indices随机打乱顺序，然后使用KFold方法将test_indices划分为K个互不重叠的子集，每个子集包含相同数量的索引。接下来，使用这些索引从test_data.examples中选择相应的examples，并将其作为新的子集添加到test_subsets列表中。最终，test_subsets列表中将包含10个不重叠的测试集子集。
-------------------上面代码报错：TypeError: 'range' object does not support item assignment
因为range对象不支持直接修改索引，而只有列表或其他可变序列支持此操作。因此，我们需要将test_indices从range对象转换为列表，然后在对其进行打乱顺序和切片操作。下面是修改后的代码：
import random test_indices = list(range(len(test_data.examples))) random.shuffle(test_indices) k = 10 kfold = KFold(n_splits=k) test_subsets = [] for _, test_idx in kfold.split(test_indices): test_subset = data.Dataset([test_data.examples[i] for i in test_idx], fields=[('text', TEXT), ('label', LABEL)]) test_subsets.append(test_subset)
在这段代码中，首先使用list()函数将range对象test_indices转换为列表，然后使用random.shuffle方法将其随机打乱顺序。接下来，使用KFold方法将test_indices划分为K个互不重叠的子集，每个子集包含相同数量的索引。接着，使用这些索引从test_data.examples中选择相应的examples，并将其作为新的子集添加到test_subsets列表中。最终，test_subsets列表中将包含10个不重叠的测试集子集。
