解释代码train_len = 8000 X_train, X_test = data[:10, :8000, :, :], data[:10, 8000:, :, :] Y_train, Y_test = data[10:, :8000, :, :], data[10:, 8000:, :, :] # 转为tensor X_train = torch.FloatTensor(X_train) Y_train = torch.FloatTensor(Y_train) X_test = torch.FloatTensor(X_test) Y_test = torch.FloatTensor(Y_test) batch_size = 8 n_iters = 100000 num_epochs = n_iters / (len(X_train) / batch_size) num_epochs = int(num_epochs) train = torch.utils.data.TensorDataset(X_train,Y_train) test = torch.utils.data.TensorDataset(X_test,Y_test) train_loader = DataLoader(train, batch_size = batch_size, shuffle = False) test_loader = DataLoader(test, batch_size = batch_size, shuffle = False)
时间: 2023-12-24 15:35:53 浏览: 29
这段代码用于将数据集划分为训练集和测试集,并将其转换为PyTorch的张量形式。首先,它根据指定的训练集长度(`train_len`)将数据集按照前8000个样本和后8000个样本分割成训练集和测试集。接下来,它将每个数据集分为输入(`X_train`和`X_test`)和目标(`Y_train`和`Y_test`)部分。
然后,代码将数据集转换为PyTorch的`FloatTensor`类型,以便与PyTorch模型兼容。接着,它定义了`batch_size`(批次大小),`n_iters`(迭代次数)和`num_epochs`(训练轮数)。这里通过计算数据集中样本数量与批次大小的比值来确定训练轮数。
接下来,代码使用`torch.utils.data.TensorDataset`函数创建了训练集和测试集的数据集对象,其中每个样本由输入和目标组成。最后,代码使用`DataLoader`函数创建了训练集和测试集的数据加载器对象,用于在训练过程中按照指定的批次大小加载数据。
注意:在使用这段代码之前,你需要先安装并导入`torch`和`torch.utils.data.DataLoader`库。如果你还没有安装这些库,可以使用以下命令安装它们:
```
pip install torch
```