pytoch读取pkl格式文件数据并分为训练测试集

时间: 2023-06-03 16:02:29 浏览: 616
可以使用pickle库加载pkl格式的文件,然后使用sklearn库中的train_test_split函数划分训练集和测试集。下面是一个示例代码: ```python import pickle from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取pkl格式的文件 with open("data.pkl", "rb") as f: data = pickle.load(f) # 分离特征和标签 X = data["features"] y = data["labels"] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) ``` 其中,data.pkl是一个包含特征和标签的数据文件,X表示特征向量,y表示对应的标签。train_test_split函数可以将数据集按照给定比例划分为训练集和测试集,test_size参数表示测试集的比例,random_state参数用于控制划分结果的随机性。
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可能没有说清楚,我用networkx构蛋白质图,每个残基作为一个节点,并给每个节点添加了一个19维的特征,将图保存为了pkl文件,每个蛋白质为一张图,现在我想用pyg将图导入,用于下一步图神经网络的训练,请给出导入数据的代码以及模型搭建、训练的示例代码

在PyTorch Geometric (PyG)中处理这种类型的蛋白质图数据通常需要先加载pkl文件,然后创建`DataList`或`Data`对象。这里是一个基本的步骤: ```python import torch from torch_geometric.data import Data, DataLoader from torch.nn import Linear from torch_geometric.nn import GCNConv from networkx.readwrite import pickle # 加载pkl文件 def load_protein_graphs(pkl_file_path): graphs = [] with open(pkl_file_path, 'rb') as f: for protein_data in pickle.load(f): nodes = protein_data['nodes'] # 节点列表 edges = protein_data['edges'] # 边列表 features = torch.tensor(protein_data['features'], dtype=torch.float) # 19维特征 graph = Data(x=features, edge_index=edges) # 创建Data对象 graphs.append(graph) return graphs # 读取并加载数据 protein_graphs = load_protein_graphs('protein_graphs.pkl') train_data, val_data, test_data = train_val_test_split(protein_graphs, split_ratio=[0.8, 0.1, 0.1]) # 分割数据集 # 数据加载器 train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True) val_loader = DataLoader(val_data, batch_size=32, shuffle=False) test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=32, shuffle=False) # 模型搭建 class ProteinGraphModel(torch.nn.Module): def __init__(self): super(ProteinGraphModel, self).__init__() self.conv1 = GCNConv(protein_features_dim, 64) # 假设蛋白特征维度为protein_features_dim self.conv2 = GCNConv(64, num_classes) # num_classes为目标类别数 def forward(self, data): x, edge_index = data.x, data.edge_index x = F.relu(self.conv1(x, edge_index)) x = F.dropout(x, training=self.training) x = self.conv2(x, edge_index) return F.log_softmax(x, dim=1) model = ProteinGraphModel() # 训练示例 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) criterion = torch.nn.NLLLoss() for epoch in range(num_epochs): # 设定总迭代次数num_epochs for data in train_loader: optimizer.zero_grad() out = model(data) loss = criterion(out[data.train_mask], data.y[data.train_mask]) loss.backward() optimizer.step() # 记录学习过程 print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {loss.item()}") # 验证和测试阶段 with torch.no_grad(): model.eval() train_acc = accuracy(model, train_loader) val_acc = accuracy(model, val_loader) test_acc = accuracy(model, test_loader) print(f"Train Acc: {train_acc}, Val Acc: {val_acc}, Test Acc: {test_acc}") ``` 在这个例子中,你需要替换`protein_features_dim`为实际的19维特征维度。此外,记得根据你的需求调整模型结构、损失函数和优化器参数。别忘了运行完训练后评估模型性能。

pointnet2复现pytorch

对于PointNet++(PointNet2)的复现,可以参考以下步骤: 1. 首先,需要安装PyTorch,以及相关的依赖库,如numpy、scipy、scikit-learn等。 2. 下载PointNet++的代码,可以从Github上获取。 3. 对于数据集的处理,可以根据自己的需求进行修改。PointNet++的输入是一个点云,可以使用Plyfile库读取ply格式的点云文件,并将其转换为numpy数组。需要注意的是,点云需要进行归一化处理,以便于网络的训练。 4. 网络的实现可以参考PointNet++的论文,其中包括两个核心模块:PointNet++基础模块和点集聚合模块。在PyTorch中,可以通过搭建nn.Module来实现网络。 5. 在网络训练之前,需要定义损失函数和优化器。对于分类任务,可以使用交叉熵损失函数;对于分割任务,可以使用交叉熵损失函数或者Dice Loss。 6. 网络的训练可以通过PyTorch提供的API进行,如torch.optim.Adam和torch.utils.data.DataLoader等。 7. 训练完成后,可以保存模型,以便于后续的测试或者使用。可以使用torch.save将模型保存为.pth或者.pkl格式的文件。 8. 在测试时,需要加载训练好的模型,并将测试数据输入网络中进行预测。可以使用torch.load加载训练好的模型。 以上就是PointNet++(PointNet2)的复现步骤,需要根据具体任务进行相应的修改和调整。
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