load_Mydata()
时间: 2023-10-20 19:07:18 浏览: 37
`load_Mydata()` 是一个自定义函数,用于加载自己的数据集。这个函数的实现方式可能因具体的数据集而异,下面提供一个示例实现。
示例:
```python
import numpy as np
def load_Mydata():
# 从文件中读取数据,这里假设数据保存在 Mydata.txt 文件中
data = np.loadtxt('Mydata.txt', delimiter=',')
# 将数据集分为特征和标签
X = data[:, :-1] # 特征
y = data[:, -1] # 标签
# 将标签转换为整数类型
y = y.astype(int)
# 返回特征和标签
return X, y
```
这个函数的作用是从文件中读取数据集,并将数据集分为特征和标签。在这个示例中,数据集保存在 Mydata.txt 文件中,特征保存在文件的前面几列,标签保存在文件的最后一列。函数使用 NumPy 库的 `loadtxt()` 函数从文件中读取数据,然后将数据集分为特征和标签,并将标签转换为整数类型。最后,函数返回特征和标签。
相关问题
void CWin::load_data_from_db() { // 查询数据库获取数据 string sql = "SELECT * FROM mytable"; db.query(sql); // 遍历结果集,将数据存储到容器中 vector<MyData> data_list; while(db.next()) { MyData data; data.id = db.getInt("id"); data.name = db.getString("name"); data.age = db.getInt("age"); data_list.push_back(data); } // 将数据显示在控件中 for(int i=0; i<data_list.size(); i++) { // 创建文本框控件,显示每条数据 CEditBox* edit_box = new CEditBox(x+10, y+10+i*30, w-20, 20); edit_box->setText(data_list[i].name + " " + to_string(data_list[i].age)); ctrlArry.push_back(edit_box); } }将这段代码写入这个class CTool { public: static void gotoxy(int x, int y); //绘制框 static void paintWindow(int x,int y,int w,int h); static int getKey(); //获取键盘按键值 // 获取当前时间 static string getTime(); //从数据库获取数据 static void load_data_from_db(); };类的static void load_data_from_db()函数中,代码示例
void CTool::load_data_from_db() {
string sql = "SELECT * FROM mytable";
db.query(sql);
vector<MyData> data_list;
while(db.next()) {
MyData data;
data.id = db.getInt("id");
data.name = db.getString("name");
data.age = db.getInt("age");
data_list.push_back(data);
}
for(int i=0; i<data_list.size(); i++) {
CEditBox* edit_box = new CEditBox(x+10, y+10+i*30, w-20, 20);
edit_box->setText(data_list[i].name + " " + to_string(data_list[i].age));
ctrlArry.push_back(edit_box);
}
}
def __init__(self, dataset='mydata'): self.config = BertConfig(dataset) self.model = MyBertModel(self.config).to('cpu') self.model.load_state_dict(torch.load(self.config.save_path, map_location='cpu'))
这段代码是一个 Python 类的初始化函数,其中:
- `dataset` 是一个可选参数,默认值为 `'mydata'`;
- `BertConfig(dataset)` 用于创建一个 BERT 模型的配置对象,该对象的参数由 `dataset` 决定;
- `MyBertModel(self.config)` 用于创建一个 BERT 模型,该模型的具体结构由 `MyBertModel` 类定义;
- `.to('cpu')` 将模型移动到 CPU 上进行计算;
- `torch.load(self.config.save_path, map_location='cpu')` 从本地加载 BERT 模型的参数,`self.config.save_path` 是模型参数的保存路径,`map_location='cpu'` 表示将模型参数加载到 CPU 上进行计算。
综上,这段代码的作用是创建一个 BERT 模型,并加载之前训练好的模型参数,以便进行后续的预测或者推理。