def data_preprocess(): # 将给定的训练和测试集读入，并转换成预定格式的张量 path_train = 'trainsamples5.mat' path_test = 'testsamples5.mat' data_train_dic = scio.loadmat(path_train) data_test_dic = scio.loadmat(path_test) data_train = data_train_dic['trainsamples5'] data_test = data_test_dic['testsamples5'] data_train = data_train.reshape(-1, 150) data_test = data_test.reshape(-1, 150) data_train = torch.from_numpy(data_train) data_test = torch.from_numpy(data_test) data_train_pre = data_train.unsqueeze(dim=1) data_test_pre = data_test.unsqueeze(dim=1) zeros = np.zeros((50, 1)) ones = np.ones((50, 1)) label = np.concatenate((zeros, ones, ones * 2, ones * 3, ones * 4), axis=0) # get label label = torch.from_numpy(label) label_pre = label.view(-1).long() return data_train_pre, data_test_pre, label_pre

这段代码是用来做机器学习中的数据预处理的，主要是将给定的训练和测试集读入并转换成预定格式的张量。其中，使用了scio.loadmat函数读入.mat类型的数据，然后使用numpy将数据reshape成(-1, 150)的形状，接着将numpy数组转换成PyTorch的张量。最后，使用torch.from_numpy将numpy数组转换成张量，使用torch.unsqueeze在第二维插入一个维度，使得数据维度变成了(batch_size, 1, 150)的形状。同时，还生成了标签数据label，并将其转换成了PyTorch的张量，最后使用label.view(-1).long()将label的形状变成了(batch_size,)的形状。

相关问题

这段代码的详细意思是什么def data_preprocess(): # 将给定的训练和测试集读入，并转换成预定格式的张量 path_train = 'trainsamples5.mat' path_test = 'testsamples5.mat' data_train_dic = scio.loadmat(path_train) data_test_dic = scio.loadmat(path_test) data_train = data_train_dic['trainsamples5'] data_test = data_test_dic['testsamples5'] data_train = data_train.reshape(-1, 150) data_test = data_test.reshape(-1, 150) data_train = torch.from_numpy(data_train) #使用torch.from_numpy将numpy数组转换成张量 data_test = torch.from_numpy(data_test) data_train_pre = data_train.unsqueeze(dim=1) #使用torch.unsqueeze在第二维插入一个维度，使得数据维度变成了(batch_size, 1, 150)的形状 data_test_pre = data_test.unsqueeze(dim=1) zeros = np.zeros((50, 1)) ones = np.ones((50, 1)) label = np.concatenate((zeros, ones, ones * 2, ones * 3, ones * 4), axis=0) # get label label = torch.from_numpy(label) label_pre = label.view(-1).long() return data_train_pre, data_test_pre, label_pre

这段代码的作用是对给定的训练和测试数据进行预处理，转换成PyTorch框架中所需的张量格式。具体步骤如下：

1. 读取训练和测试数据的.mat文件。
2. 将读取的数据存储在numpy数组中。
3. 使用torch.from_numpy将numpy数组转换成张量。
4. 使用torch.unsqueeze在第二维插入一个维度，使得数据维度变成了(batch_size, 1, 150)的形状。
5. 构造label标签数据，具体为50个0，50个1，50个2，50个3和50个4，然后使用numpy中的concatenate函数将它们按照第0维度进行拼接，得到形状为(250, 1)的标签数组。
6. 使用torch.from_numpy将标签数组转换成张量。
7. 使用torch.view对标签张量进行形状的变换，使得标签变成了一维的长向量。
8. 将处理后的训练数据、测试数据和标签返回。

中文新闻评论分类任务结巴分词补全下面代码import jieba def data_preprocess(corpus): data_set = [] ####填结巴分词代码 return data_set train_corpus = data_preprocess(train_ds) test_corpus = data_preprocess(test_ds) print(train_corpus[:2]) print(test_corpus[:2])

好的，补全代码如下：

import jieba

def data_preprocess(corpus):
    data_set = []
    for text, label in corpus:
        # 使用 jieba 分词库对文本进行分词
        word_list = jieba.lcut(text)
        # 将分好词的文本和标签添加到列表中
        data_set.append((word_list, label))
    return data_set

# 使用示例
train_ds = [("这是一篇关于机器学习的文章。", "科技"), ("这是一篇关于自然语言处理的文章。", "科技"), ("北京时间今天凌晨，2022年卡塔尔世界杯亚洲区预选赛结束了最后一轮比赛的争夺。", "体育"), ("国家卫健委今日通报，8月1日0时至24时，31个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团报告新增确诊病例98例，其中境外输入病例68例，本土病例30例；无新增死亡病例；新增疑似病例2例，均为境外输入病例。", "时政")]
test_ds = [("这是一篇关于人工智能的文章。", "科技"), ("中国女排在东京奥运会上夺得了金牌。", "体育"), ("国家卫健委今日通报，8月2日0时至24时，31个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团报告新增确诊病例98例，其中境外输入病例68例，本土病例30例；无新增死亡病例；新增疑似病例2例，均为境外输入病例。", "时政")]

train_corpus = data_preprocess(train_ds)
test_corpus = data_preprocess(test_ds)
print(train_corpus[:2])
print(test_corpus[:2])

在这段代码中，我们将原始的训练集和测试集转换为了分好词的语料列表。具体来说，我们定义了一个`data_preprocess`函数，使用 jieba 分词库对每条语料进行分词处理，将分好词的语料和对应的标签打包成一个元组，最终添加到一个新的列表中。在该代码中，我们将训练集和测试集转换为了分好词的语料列表，并输出了前两条语料以及它们对应的标签。