x_data = torch.from_numpy(xy[:, :, -1]) y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]])

这段代码使用了PyTorch中的`torch.from_numpy()`函数，将一个numpy数组转换为PyTorch张量。其中，`xy`是一个二维的numpy数组，第一维表示样本数量，第二维表示每个样本的特征数量。`[:, :, -1]`表示取所有样本的所有特征的最后一个值，返回一个二维的numpy数组。`[:, [-1]]`表示取所有样本的最后一个值，返回一个二维的numpy数组。

具体来说，假设`xy`的形状是`(N, M)`，其中`N`是样本数量，`M`是每个样本的特征数量。那么，`xy[:, :, -1]`的形状是`(N, 1)`，`xy[:, [-1]]`的形状是`(N, 1)`。

然后，`torch.from_numpy()`函数将这两个numpy数组分别转换为PyTorch张量`x_data`和`y_data`。

相关问题

x_data = torch.from_numpy(xy[:, :-1]) y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]])

这段代码使用了PyTorch中的`torch.from_numpy()`函数，将一个numpy数组转换为PyTorch张量。其中，`xy`是一个二维的numpy数组，第一维表示样本数量，第二维表示每个样本的特征数量。`[:, :-1]`表示取所有样本的除最后一个特征以外的所有特征，返回一个二维的numpy数组。`[:, [-1]]`表示取所有样本的最后一个特征，返回一个二维的numpy数组。

具体来说，假设`xy`的形状是`(N, M)`，其中`N`是样本数量，`M`是每个样本的特征数量。那么，`xy[:, :-1]`的形状是`(N, M-1)`，`xy[:, [-1]]`的形状是`(N, 1)`。

然后，`torch.from_numpy()`函数将这两个numpy数组分别转换为PyTorch张量`x_data`和`y_data`。

x_data=torch.from_numpy(xy[:,:-1]) y_data=torch.from_numpy(xy[:,[-1]])

这是一段使用 PyTorch 构建数据集的代码，其中 `xy` 是一个 NumPy 数组，包含了输入数据和标签数据。这段代码将输入数据和标签数据分别赋值给 `x_data` 和 `y_data`，并使用 PyTorch 中的 `torch.from_numpy()` 方法将 NumPy 数组转换为 PyTorch 中的张量（tensor）。其中 `[:,:-1]` 表示取所有行和除最后一列以外的所有列作为输入数据，`[:,[-1]]` 表示取所有行和最后一列作为标签数据。