time_data = torch.tensor(time_data["time"].values),将time_data添加一个特征维度
时间: 2024-03-28 17:42:34 浏览: 12
可以使用PyTorch的unsqueeze()函数来添加一个特征维度,具体代码如下:
```
time_data = torch.tensor(time_data["time"].values)
time_data = time_data.unsqueeze(1)
```
这样就在time_data中添加了一个特征维度,使得其变为一个二维张量,第一维表示样本数,第二维表示特征数。
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import torch import torch.nn as nn import numpy as np from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset import pandas as pd class RNN(nn.Module): def init(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RNN, self).init() self.hidden_size = hidden_size self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers=1, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size) out, _ = self.rnn(x, h0) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out input_size = 1 hidden_size = 32 output_size = 1 model = RNN(input_size, hidden_size, output_size) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) df = pd.read_csv('beijing_wangjing_125_new.csv') congestion_index = df['idx'].values congestion_index_tensor= torch.tensor(congestion_index, dtype=torch.float32) print(congestion_index_tensor) for epoch in range(100): outputs = model(congestion_index_tensor) loss = criterion(outputs, congestion_index_tensor) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()的代码中为什么会出现张量不匹配的情况,应该怎么修改?
在代码中出现张量不匹配的情况可能是因为输入数据的维度不匹配导致的。具体来说,模型的输入是一个三维张量,形状为(batch_size, sequence_length, input_size),而数据集转化为Tensor后,形状可能不是这个形状,导致模型无法进行前向计算。建议在将数据集转化为Tensor时,将数据集的维度调整为(batch_size, sequence_length, input_size)的形状。代码中RNN模型的init方法应该是__init__方法,而不是init方法。正确的代码如下:
```
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
import pandas as pd
class RNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(RNN, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers=1, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size)
out, _ = self.rnn(x, h0)
out = self.fc(out[:, -1, :])
return out
input_size = 1
hidden_size = 32
output_size = 1
model = RNN(input_size, hidden_size, output_size)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
df = pd.read_csv('beijing_wangjing_125_new.csv')
congestion_index = df['idx'].values
congestion_index_tensor = torch.tensor(congestion_index, dtype=torch.float32).view(-1, 1, 1) # 调整数据集维度
print(congestion_index_tensor)
for epoch in range(100):
outputs = model(congestion_index_tensor)
loss = criterion(outputs, congestion_index_tensor)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
```
在这里,我们将数据集转化为Tensor后,使用view方法将其调整为(batch_size, sequence_length, input_size)的形状,其中batch_size表示数据集的样本数,sequence_length表示序列的长度,input_size表示每个时间步的输入大小。这样就可以避免了张量不匹配的问题。
import pandas as pd import torch import torch.nn as nn import numpy as np # 读取Excel文件 data_frame = pd.read_excel('zd2.xlsx') # 去掉第一列 第一列是时间 data = data_frame.iloc[:, 1:] data = data.values # 按500个时间段 划分 new_data = data.reshape(-1, 500, 2) # 修改数据尺寸 new_data = torch.from_numpy(new_data).permute(0,2,1).float() #20, 2, 500 20代表10000个数据划分了20组 2是两个特征 500指500个时间段 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv1d(2, 16, kernel_size=3, padding=1) self.conv2 = nn.Conv1d(16, 32, kernel_size=3, padding=1) self.conv3 = nn.Conv1d(32, 64, kernel_size=3, padding=1) self.pool = nn.MaxPool1d(kernel_size=2) # self.fc1 = nn.Linear(64 * 62, 128) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.pool(x) x = self.conv2(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.pool(x) x = self.conv3(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.pool(x) return x net = Net() after_data = net(new_data) mean = torch.mean(after_data, dim=0, keepdim=True) std = torch.std(after_data, dim=0, keepdim=True) result = (after_data - mean) / std after_data = nn.functional.normalize(after_data, p=1, dim=1)
这段代码是读取Excel文件(zd2.xlsx),然后对数据进行处理和转换。具体步骤如下:
1. 使用 pandas 库读取 Excel 文件,并去掉第一列(时间列)。
2. 将数据按照500个时间段进行划分,得到一个新的数据格式。
3. 修改数据尺寸,将数据转换为 PyTorch 的 Tensor 格式,并将维度调整为 (20, 2, 500),其中20代表10000个数据划分了20组,2是两个特征,500指500个时间段。
4. 定义了一个名为 Net 的神经网络类,该类包含了三个卷积层和一个最大池化层。
5. 在神经网络中进行前向传播,得到输出结果 after_data。
6. 对输出结果进行归一化处理,计算均值和标准差,并将数据减去均值再除以标准差得到归一化后的结果 result。
7. 使用 L1 归一化函数对 after_data 进行归一化处理。
请注意,这段代码中存在一个注释掉的全连接层 self.fc1 = nn.Linear(64 * 62, 128),如果需要使用全连接层,请取消注释并根据实际情况调整输入和输出的维度。