k折交叉验证白话解释：
一共100个数据集，5折交叉验证就是把这些数据分成5份，每份20个，分别为ABCDE
然后循环5次训练和预测
第一次用ABCD训练，用E预测
第二次用ABCE训练，用D预测
……
一些之前困扰我的问题marking
1、训练集、验证集、测试集都是啥？
因为网上很多说训练、验证、测试，可能我没有系统学过机器学习、所以这一度让我很蒙圈。
其实一般情况下会把整个数据按比例分成训练集、验证集、测试集，比如6:2:2；
这样做的意思是，把测试集直接单独划出来，不管训练和验证怎么折腾，测试集的数据都不参与，最后你这个模型训练好了，再来预测我这个测试集，进行评价。
为什么要设置验证集，因为测试集不参与训练了，那就得有个验证集替这个模型把把关。看看训练到啥时候了，可以停止了，主要是对超参数的优化，这块我还要再合计一下，有人懂的的话麻烦多多指正。
那为什么不可以直接用测试集来把关，因为经过不断的训练，这个模型会特别适合区分测试集的数据，但是一旦换了别的数据，就会gg了。所以提前把测试集拿出来，不参与训练和验证的纷争，可以更公平的展示这个模型的效果。
2、k折交叉验证是用在哪个数据集上，训练？验证？测试？
一般是用在，训练验证集上，为的是提高模型的性能，因为如果不设置交叉验证，一直用同样的数据作为验证集，那这个模型就会特别适合区分这一部分数据，一到测试集上就gg了，所以要大家都来验证一把，都来掺和一脚。
所以可以把整个数据集，按照一定比例分成训练验证集和测试集，然后把训练验证集里的数据进行k折交叉验证。
例：100个数据，划分训练验证集80个，测试集20个
把80个训练验证集进行5折交叉验证，所以分成5份，每份16个数据，分别为ABCDE
第一步训练ABCD，用E验证；第二步训练ABCE，用D验证……（一共5步）选择最优的超参数模型，然后进行epoch轮数训练，保存训练好的模型，最后去预测测试集的那20个数据。
交叉验证可能是更好地优化模型，一是从超参数上优化，二是从综合评估上，就比如小样本，需要每个部分都去参加一下测试集，才能说明这个的网络的优势，也许是这样吧。（先理解到这，后续有在更新）
如何在pytorch上实现
tips：
上述文章中的MyDataSet中，path=self.imgs[idx]，得到的是batch_size个路径，所以在img=Image.open(f)会报错AttributeError: Caught AttributeError in DataLoader worker process 0. 这可能是上述文章的train和validata函数是有再提的步骤，但是作者没有放出来，可能是因为和我自己的train函数不匹配而已。
之所以会出现batch_size个路径，把路径转换成矩阵，但是它上面在imgs[idx]那，得到的是一列，如果想拿到第一个，得是imgs[idx][0]，这种应该是一种可能行的方式。
另一种解决方式：把对应的那两行代码改成下面的，转成List形式
for i, (train_idx, val_idx) in enumerate(skf.split(imgs, labels)):
trainset, valset = [imgs[s] for s in train_idx], [imgs[s] for s in val_idx]
traintag, valtag = [labels[s] for s in train_idx], [labels[s] for s in val_idx]用到train和validate这两个函数的地方
