实在是看不懂data_loader.py中的train,val,test划分，找个索引都找不出？

[feifei05]

hello，大家好，我有两个问题
1、我的样本总数是997，分割后训练集、验证集和测试集数量（506，6，104）不知道怎么计算出来的，因为我要绘制测试集对应的日期图像，在data_loader.py分别保存分割和的数据集和date索引，谁能讲讲怎么分割的？
2、可能是上面分割的验证集太少，导致Vali Loss: nan，谁能讲讲如何设置参数更合适？
我采用custom自定义的数据集，[date,32个特征,OT]，样本总数997，设置下面的参数
--data custom
--features MS
--seq_len 96
--pred_len 96
--e_layers 2
--enc_in 33
--dec_in 33
--c_out 1
--des 'Exp'
--d_model 128
--d_ff 128
--train_epochs 10
--do_predict
--inverse
--itr 1

终端输出结果
train 506
val 6
test 104
Epoch: 1 cost time: 0.6490731239318848
Epoch: 1, Steps: 15 | Train Loss: 1.0043847 Vali Loss: nan Test Loss: 0.0871152
Validation loss decreased (inf --> nan). Saving model ...
Updating learning rate to 0.0001
Epoch: 2 cost time: 0.492495059967041
Epoch: 2, Steps: 15 | Train Loss: 0.8969887 Vali Loss: nan Test Loss: 0.0943198
Validation loss decreased (nan --> nan). Saving model ...
Updating learning rate to 5e-05

[xun6000]

我感觉这个数据集数量不对

[Feihustc]

在./data_provider/data_loader.py中有，继承自定义数据集的话，应该是7:2:1划分的