@mael15: In dem Kommentar mit den `?!?!?!?` schreibst Du, Du erwartest 2523 für das gesamte Dataset. Das stimmt ja auch. Die Zahl die dort steht ist aber die Anzahl im Subset. Warum hast Du an der Stelle geglaubt, dass ``len(list(train_subset)))`` die Anzahl des gesamten Datasets liefert? Du ...

super hinweis, danke!
falls jemand später dasselbe probem hat: in visual studio im projektmappen explorer im projekt->python-umgebungen->python[xyz] rechtsklick und "eingabeaufforderung hier öffnen" und dort dann installieren. die installation über "developer power shell" hatte bei mir nicht ...

ich bekommen torch-lr-finder unter visual studio nicht zum laufen.
es scheint theoretisch drauf zu sein:
> pip show torch-lr-finder
Name: torch-lr-finder
Version: 0.2.2
Summary: Pytorch implementation of the learning rate range test
Home-page: https://github.com/davidtvs/pytorch-lr-finder
Author ...

zusätzlich verwirrend war in dem beispiel für mich, dass es in python dynamische variablen für objekte gibt. ich muss einiges anders lesen als ich es seit jahren gewohnt bin. deshalb konnte ich umgekehrt auch meine frage nicht gut formulieren.
aber mein problem ist gelöst durch eure fragen, danke.

Was verstehst Du daran nicht? Du ersetzt den Dataset durch eine Kopie. Warum sollte sich was ändern?

ist vielleicht die lösung, dass train_subset.dataset nicht etwa ein eigenes dataset von train_subset ist, sondern train_subset.dataset heißt: "es ist ein subset vom ursprünglichen und ...

Dir ist klar, dass nach dem `random_split()` gilt ``dataset == train_subset.dataset``?
das wäre eine erklärung, das scheint aber nicht der fall zu sein. ich habe die ergebnisse von print jeweils dahinter in den kommentar geschrieben:
print("dataset size vor split: {}".format(len(list(dataset ...

okay, danke dir, aber kannst du mein problem nachvollziehen und erklären warum sich python so verhält? auch wenn es nicht der beste weg ist möchte ich das ergebnis gerne verstehen.

danke für deine antwort!
es soll bewirkt werden, dass spätere änderungen sich nur auf das train_subset auswirken, nicht auf das ursprünglichen dataset.
mich verwirrt, dass nach train_subset.dataset = deepcopy(dataset) das train_subset kleiner ist als das dataset.
das ganze ist teil dieses online ...

hallo zusammen!
ich komme von C++ und habe probleme die logik zu verstehen, warum deepcopy(dataset) nicht den gesamten dataset kopiert?
print("dataset size: {}".format(len(list(dataset)))) # 2523
eighty = int(len(dataset)*0.8)
twenty = int(len(dataset)) - eighty
train_subset, test_subset = utils ...