使用tensorflow_datasets.load（TF 2.1）拆分训练数据以进行训练和验证

Question

我正在尝试运行以下Colab项目，但是当我想将训练数据分为验证和训练部分时，出现此错误：

KeyError: "Invalid split train[:70%]. Available splits are: ['train']"

我使用以下代码：

(training_set, validation_set), dataset_info = tfds.load(
'tf_flowers',
split=['train[:70%]', 'train[70%:]'],
with_info=True,
as_supervised=True,
)

如何解决此错误？

Answer 1

根据Tensorflow Dataset
docs
，百分比拆分是可能的，例如first_10_percent = tfds.Split.TRAIN.subsplit(tfds.percent[:10])

split如示例所示，更改列表时，您的代码将起作用：

(training_set, validation_set), dataset_info = tfds.load(
'tf_flowers',
split=[
       tfds.Split.TRAIN.subsplit(tfds.percent[:70]),
       tfds.Split.TRAIN.subsplit(tfds.percent[70:])
],
with_info=True,
as_supervised=True,
)

使用上面的代码，training_set有2590个条目，而validation_set有1080个。