train_data = torch.cat((torch.tensor(train_time_column).unsqueeze(1), train_data), dim=1)
时间: 2024-03-26 12:36:58 浏览: 13
这段代码把`train_time_column`这个一维张量通过`unsqueeze(1)`操作升维为了二维张量,并且在其维度上插入了一个新的维度,变成了 $n\times 1$ 的矩阵,其中 $n$ 是 `train_time_column` 的元素个数。然后使用`torch.tensor()`将`train_time_column`转换为了PyTorch张量,并把这个张量与`train_data`在第二个维度上进行了拼接(即在列方向上进行了拼接),最终生成了一个新的张量。这段代码的作用是将原始数据中的`train_time_column`与其他特征拼接在一起,以便后续的模型训练。
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train_loader=torch.utils.data.DataLoader()
train_loader=torch.utils.data.DataLoader()是一个PyTorch库函数,用于将数据加载到训练模型的过程中。它是一个数据迭代器,可以根据需要从数据集中加载小批量的数据样本。train_loader的作用是将训练数据划分为多个批次,并在每个批次中进行数据加载和处理,以便模型可以在每个批次上进行训练。
train_loader的参数包括:
- train_dataset:训练数据集,其中包含输入特征和相应的标签。
- batch_size:每个批次中的样本数量。
- shuffle:是否对数据进行洗牌,以便每个批次包含不同的样本。
- num_workers:用于加载数据的线程数量。
train_loader = torch.utils.data.DataLoader
这是 PyTorch 中的 DataLoader 类,用于从数据集中加载批量数据进行训练。它可以自动对数据进行分批、打乱顺序、并行加载等操作,方便高效地进行深度学习模型的训练。在使用时,需要将数据集传入 DataLoader 中,并设置一些参数,如批量大小、是否打乱顺序等等。例如:
```
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
```
这里将训练数据集 train_dataset 加载到一个 DataLoader 中,每个批次的大小为 32,且打乱了数据集的顺序。