pytorch代码,2维数据集train是ndarray 格式,添加一个特征维度将其3维,转换为张量
时间: 2024-03-28 11:41:56 浏览: 15
可以使用`torch.from_numpy()`函数将numpy数组转换为PyTorch张量,并使用`.unsqueeze()`函数在第三个维度上添加一个维度,将2维数据集转换为3维张量。以下是代码示例:
``` python
import numpy as np
import torch
# 创建2维数据集
train = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
# 将数据集转换为张量,添加一个维度
train_tensor = torch.from_numpy(train).unsqueeze(2)
print(train_tensor.shape) # 输出 torch.Size([3, 2, 1])
```
其中,`unsqueeze(2)`中的2表示在第三个维度上添加一个维度,将原来的2维数据集转换为3维张量。
相关问题
pytorch代码,3维ndarray 格式的数据集train(654,30,1),里面保存的是标准的时间戳字符串,将其转换为3维张量
可以按照以下步骤将时间戳字符串转换为3维张量:
1. 导入必要的库:
```python
import numpy as np
import torch
from datetime import datetime
```
2. 读取原始数据集文件并将时间戳字符串转换为datetime对象:
```python
data = np.load('train.npy')
time_list = []
for i in range(len(data)):
time_str = str(data[i][0][0])
time_obj = datetime.strptime(time_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
time_list.append(time_obj)
```
3. 将datetime对象转换为对应的时间戳数值:
```python
time_array = np.array([(time - datetime(1970, 1, 1)).total_seconds() for time in time_list])
```
4. 将时间戳数组转换为3维张量:
```python
time_tensor = torch.from_numpy(time_array.reshape(-1, 30, 1))
```
这样就可以将原始数据集中的时间戳字符串转换为3维张量了。
pytorch将二维张量增加一个维度batchsize
在PyTorch中,可以使用`unsqueeze()`函数将二维张量增加一个维度,具体的代码实现如下:
```python
import torch
# 定义一个二维张量
tensor_2d = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
# 将二维张量增加一个维度
batch_size = 2
tensor_3d = tensor_2d.unsqueeze(dim=0) # 在第0维增加一个维度,表示batch size
# 打印结果
print(tensor_3d)
```
运行结果如下:
```
tensor([[[1, 2],
[3, 4]]])
```
可以看到,原来的二维张量变成了一个三维张量,第0维表示batch size,大小为1,剩余两个维度与原来的二维张量大小相同。如果想要增加的维度不是第0维,可以通过修改`dim`参数来实现。