在 PyTorch 中，torch.utils.data.random_split 是一个非常有用的函数，用于将数据集随机分割成多个子集。这在机器学习和深度学习中非常常见，特别是当你需要将数据集分割成训练集和测试集或验证集时。这里是 random_split 的详细用法介绍：

功能

random_split 用于随机地将一个完整的数据集划分为多个子集。它确保数据点被随机且独立地分配到每个子集中。

参数

random_split 函数接受两个主要参数：

1. dataset (Dataset): 要被分割的数据集，必须是继承自 torch.utils.data.Dataset 的类的实例。
2. lengths (List[int]): 一个整数列表，表示每个生成的子集应有的长度。列表中的所有整数之和应该等于原始数据集中的数据点总数。

返回值

random_split 返回一个列表，列表中的每个元素都是 Subset 类的实例，对应于输入的 lengths 参数中指定的长度。

示例用法

假设你有一个包含 1000 个数据点的数据集，并希望将其分为两个部分：