train_x=torch.tensor(df1)

这段代码将一个名为`df1`的Pandas数据框转换为一个PyTorch张量`train_x`。转换后的张量的形状与原始数据框的形状相同，并且张量中的数据类型与数据框中的数据类型相对应。

需要注意的是，这种转换方式只适用于数据框中所有的列都是数值型数据。如果数据框中包含非数值型数据，例如字符串或分类变量，需要先将它们转换为数值型数据，才能将整个数据框转换为张量。

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train_x=torch.tensor(df1.values, dtype=torch.float32)

这段代码将一个名为`df1`的Pandas数据框转换为一个PyTorch张量`train_x`。与之前不同的是，这里使用了`.values`方法获取数据框中的数据，并指定了数据类型为`torch.float32`。这样做的好处是可以避免上一个错误，因为`.values`返回的是一个NumPy数组，与PyTorch张量的数据类型兼容。

需要注意的是，这种转换方式只适用于数据框中所有的列都是数值型数据。如果数据框中包含非数值型数据，例如字符串或分类变量，需要先将它们转换为数值型数据，才能将整个数据框转换为张量。

train_data_tensor_list = [torch.tensor(x) for x in train_data_list] train_data_tensor = torch.stack(train_data_tensor_list) train_label_tensor = torch.tensor(train_label_list) train_dataset = TensorDataset(train_data_tensor, train_label_tensor) print(train_dataset) val_data_tensor_list = [torch.tensor(x) for x in val_data_list] val_data_tensor = torch.stack(val_data_tensor_list) val_label_tensor = torch.tensor(val_label_list) val_dataset = TensorDataset(val_data_tensor, val_label_tensor) print(val_dataset)

这段代码的作用是将训练数据和验证数据转换为 PyTorch 中的 TensorDataset 数据集，并将数据集打印出来。首先，train_data_list 和 train_label_list 分别是训练数据和对应的标签，每个样本都是一个列表或数组。接下来，使用列表解析式将 train_data_list 中的每个样本转换为一个 PyTorch tensor，并将这些 tensor 存储在 train_data_tensor_list 列表中。然后，使用 torch.stack() 函数将 train_data_tensor_list 中的 tensor 沿着一个新的维度进行拼接，得到一个形状为 [num_samples, input_dim] 的二维 tensor，其中 num_samples 是样本数，input_dim 是每个样本的输入维度。train_label_tensor 也是类似的 tensor，其中每个元素是一个标签。同样的方法用于创建 val_dataset。最后，使用 print() 函数打印出 train_dataset 和 val_dataset，这些数据集将被用于 DataLoader 进行批量化训练。