pytorch代码,3维ndarray 格式的数据集train(654,30,1),里面保存的是标准的时间戳字符串,将其转换为3维张量
时间: 2024-03-28 20:41:57 浏览: 13
可以按照以下步骤将时间戳字符串转换为3维张量:
1. 导入必要的库:
```python
import numpy as np
import torch
from datetime import datetime
```
2. 读取原始数据集文件并将时间戳字符串转换为datetime对象:
```python
data = np.load('train.npy')
time_list = []
for i in range(len(data)):
time_str = str(data[i][0][0])
time_obj = datetime.strptime(time_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
time_list.append(time_obj)
```
3. 将datetime对象转换为对应的时间戳数值:
```python
time_array = np.array([(time - datetime(1970, 1, 1)).total_seconds() for time in time_list])
```
4. 将时间戳数组转换为3维张量:
```python
time_tensor = torch.from_numpy(time_array.reshape(-1, 30, 1))
```
这样就可以将原始数据集中的时间戳字符串转换为3维张量了。
相关问题
pytorch代码,3维数据集train是ndarray 格式,里面是标准的时间戳字符串,将其转换为张量
你可以使用 PyTorch 中的 `torch.from_numpy()` 方法将 NumPy 数组转换为张量。具体地,你可以将三维数据集 `train` 中的时间戳字符串转换为 NumPy 数组后,再将其转换为张量,代码如下:
```python
import torch
import numpy as np
# 假设 train 是一个形状为 (n, m, p) 的三维 NumPy 数组,其中每个元素是一个时间戳字符串
train = ...
# 将 train 转换为形状为 (n, m, p, 1) 的四维 NumPy 数组
train = np.expand_dims(train, axis=-1)
# 将 train 转换为张量
train_tensor = torch.from_numpy(train)
```
这里使用了 `np.expand_dims()` 方法将 `train` 数组从三维扩展到了四维,扩展的维度是最后一个维度,即时间戳字符串所在的维度。这样,`train` 数组就变成了形状为 `(n, m, p, 1)` 的四维数组。然后,使用 `torch.from_numpy()` 方法将其转换为张量。
需要注意的是,你需要先确保你的时间戳字符串数组已经被转换为了合适的格式,例如 NumPy 中的字符串格式。如果需要,你可以使用 Pandas 等库来进行转换。
pytorch代码,3维数据集train(654,30,1)是ndarray 格式,里面是标准的时间戳字符串,将其转换为3维张量
你可以使用 PyTorch 中的 `torch.from_numpy()` 方法将 NumPy 数组转换为张量。具体地,你可以将三维数据集 `train` 中的时间戳字符串转换为 NumPy 数组后,再将其转换为张量,代码如下:
```python
import torch
import numpy as np
# 假设 train 是一个形状为 (n, m, p) 的三维 NumPy 数组,其中每个元素是一个时间戳字符串
train = ...
# 将 train 转换为形状为 (n, m, p) 的三维 NumPy 数组
train = np.asarray(train)
# 将 train 转换为张量
train_tensor = torch.from_numpy(train)
```
这里使用了 `np.asarray()` 方法将 `train` 数组转换为了形状为 `(n, m, p)` 的三维数组。然后,使用 `torch.from_numpy()` 方法将其转换为张量。
需要注意的是,你需要先确保你的时间戳字符串数组已经被转换为了合适的格式,例如 NumPy 中的字符串格式。如果需要,你可以使用 Pandas 等库来进行转换。