我目前正在尝试使用PyTorch的DataLoader训练深度学习模型。
现在，我将一个数据集对象用于训练和测试集。我只是创建一个Dataset类，然后在其中创建self.train和self.test。调用培训和测试数据时，我会这样做
dataset = Dataset()
train = dataset.train
test = dataset.test
在训练和测试模型时，我尝试使用自定义DataLoader对象，但不确定如何声明两个用于训练和测试的Dataloader。我的困惑主要是由于__len__和__getitem__的长度不同时，如何在Dataset类中声明train和test钩子方法。
如果我分别为train和test创建两个单独的数据集对象，那么就不成问题了，只需执行以下操作即可：
def __len(self)__:
return self.data.shape[0]
但是我希望使用一个Dataset对象，并且想知道是否有一种方法可以做到这一点。