像以前一样运行相同的代码，但我的训练集自动减少到只有2.5% (在Google Colab中训练)？

在Google Colab中训练时，训练集自动减少到只有2.5%可能是由于以下原因：

1. 数据加载问题：在训练过程中，可能由于数据加载的问题导致训练集只有2.5%。可以检查代码中的数据加载部分，确保正确加载了完整的训练集。
2. 数据划分问题：训练集的自动减少可能是由于数据划分的错误导致的。在训练过程中，通常会将数据集划分为训练集、验证集和测试集。可以检查代码中的数据划分部分，确保正确划分了训练集。
3. 数据预处理问题：在训练前对数据进行预处理时，可能发生了错误导致训练集自动减少。可以检查代码中的数据预处理部分，确保预处理过程正确且不会导致数据集减少。
4. 训练参数设置问题：训练参数的设置可能导致训练集自动减少。例如，如果设置了较小的批量大小(batch size)，则每次迭代时使用的样本数量会减少。可以检查代码中的训练参数设置，确保参数设置正确。

总结起来，要解决训练集自动减少的问题，需要仔细检查代码中的数据加载、数据划分、数据预处理和训练参数设置等相关部分，确保没有错误导致训练集减少。如果问题仍然存在，可以尝试重新运行代码或者查看Google Colab的文档和社区寻求帮助。