我正在使用SubsetRandomSampler将分类数据集拆分为测试集和验证集。我们能否为每个类别拆分数据集？

回答：

你是指训练集和验证集而不是测试集和验证集吗？

如果是这样的话，SubsetRandomSampler会从索引中随机选择样本。因此，你可以在将它们放入train_indices和val_indices之前，首先随机拆分每个类别的索引。

像这样

indexs = [[] for _ in range(len(dataset.classes))]  # 你不能使用 `[[]] * len(dataset.classes)`。虽然可能有更好的方法，但我不知道for idx, (_, class_idx) in enumerate(dataset):    indexs[class_idx].append(idx)train_indices, val_indices = [], []for cl_idx in indexs:    size = len(cl_idx)    split = int(np.floor(validation_split * size))    np.random.shuffle(cl_idx)    train_indices.extend(cl_idx[split:])    val_indices.extend(cl_idx[:split])train_sampler = SubsetRandomSampler(train_indices)valid_sampler = SubsetRandomSampler(val_indices)