batch = torch.tensor(np.repeat(0,data.shape[0]), dtype=torch.int64)
时间: 2024-06-12 11:05:25 浏览: 6
This code creates a tensor called "batch" with the same length as the first dimension of the numpy array "data". The tensor is initialized with all zeros and a data type of int64. The purpose of this code is unclear without additional context.
相关问题
def minibatch_set(feature, label, BATCH_SIZE, SHUFFLE): # feature = torch.from_numpy(feature) feature_tensor = torch.tensor(feature, dtype=torch.float32) # label = torch.from_numpy(label) label_tensor = torch.tensor(label, dtype=torch.float32) dataset = Data.TensorDataset(feature_tensor, label_tensor) loader = Data.DataLoader( dataset=dataset, # torch TensorDataset format batch_size=BATCH_SIZE, # mini batch size shuffle=SHUFFLE, # random shuffle for training drop_last=True, #当你的整个数据长度不能够整除你的batchsize,选择是否要丢弃最后一个不完整的batch,默认为False。 num_workers=0) return loader
这个函数`minibatch_set`是一个用于创建小批量数据集的函数。它使用PyTorch中的`DataLoader`和`TensorDataset`来实现。
函数接受四个参数:
- `feature`:特征数据,可以是一个Numpy数组。
- `label`:标签数据,可以是一个Numpy数组。
- `BATCH_SIZE`:小批量数据的大小。
- `SHUFFLE`:是否对数据进行随机洗牌。
函数内部首先将特征和标签转换为PyTorch的`Tensor`对象,使用`torch.tensor()`函数,并指定数据类型为`torch.float32`。
然后,使用`torch.utils.data.TensorDataset`将特征和标签合并为一个数据集对象。
接下来,使用`torch.utils.data.DataLoader`创建一个数据加载器,将数据集作为参数传入。你可以指定小批量数据的大小、是否进行洗牌以及其他参数。
最后,函数返回这个数据加载器对象,即小批量数据集。
你可以通过调用这个函数并传入合适的参数来创建自己的小批量数据集。例如:
```python
import torch
import torch.utils.data as Data
# 假设你有特征和标签数据
feature_data = ...
label_data = ...
# 定义小批量大小和是否洗牌
BATCH_SIZE = 32
SHUFFLE = True
# 创建小批量数据集
loader = minibatch_set(feature_data, label_data, BATCH_SIZE, SHUFFLE)
# 使用循环遍历小批量数据集
for batch_feature, batch_label in loader:
# 在这里进行训练或其他操作
...
```
这样,你就可以使用返回的`loader`对象来获取小批量的特征和标签数据,并将其用于训练或其他操作。
def collate_fn(examples): lengths = torch.tensor([len(ex[0]) for ex in examples]) inputs = [torch.tensor(ex[0]) for ex in examples] targets = torch.tensor([ex[1] for ex in examples], dtype=torch.long) # 对batch内的样本进行padding,使其具有相同长度 inputs = pad_sequence(inputs, batch_first=True) return inputs, lengths, targets
这段代码是一个PyTorch的collate_fn函数,用于将多个样本组合成一个batch。其中,参数examples是一个列表,每个元素是一个样本,包含两个部分:输入和目标。其中,输入是一个列表或数组,表示一个序列,而目标是一个标量或列表,表示样本的标签或分类。函数的返回值是三个张量,分别是输入、长度和目标。
具体地,函数首先计算每个样本的输入序列的长度,将结果存储在一个张量中。然后,将每个样本的输入序列转换为一个张量,并将所有张量放在一个列表中。接着,将所有样本的目标转换为一个张量,并指定数据类型为long。最后,对batch内的样本进行padding,使其具有相同长度,并返回输入张量、长度张量和目标张量。其中,pad_sequence是PyTorch提供的函数,用于对一个张量列表进行padding。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![xlsx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083732.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)