pytorch如何在其他py文件里调用自己之前使用PYG创建好的数据集
时间: 2024-05-16 15:15:29 浏览: 12
在其他 Py 文件中调用已经创建好的 PyG 数据集,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,您需要在其他 Py 文件中导入 PyG 库和您之前创建好的数据集。例如,如果您的数据集名称为 MyDataset,您需要在其他文件中导入 MyDataset:
```
from torch_geometric.datasets import MyDataset
```
2. 接下来,您需要创建一个数据集对象,以便可以在其他文件中访问该数据集。例如,您可以使用以下代码创建数据集对象:
```
dataset = MyDataset(root='/path/to/dataset')
```
这将创建一个名为 dataset 的对象,它包含您之前创建的数据集的所有数据。
3. 现在,您可以使用该对象访问数据集中的任何数据。例如,您可以使用以下代码访问数据集中的第一个图:
```
data = dataset[0]
```
这将返回一个包含第一个图数据的 PyG Data 对象。
4. 最后,您可以在其他 Py 文件中使用这些数据进行训练、测试等任务。例如,您可以使用以下代码获取第一个图的节点数量:
```
num_nodes = data.num_nodes
```
这将返回第一个图中的节点数量。
希望这些步骤能够帮助您在其他 Py 文件中使用之前创建好的 PyG 数据集。
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写一个在pytorch中使用SKlearn调用SVM对mnist数据集二分类的代码
答: 以下是在pytorch中使用SKlearn调用SVM对mnist数据集二分类的代码:from torchvision.datasets import MNIST
from sklearn import svm
import torch# 加载mnist数据集
data = MNIST(root='data/', download=True)# 将数据转换成ndarray,并标准化
x_train, y_train = torch.Tensor(data.train_data.numpy()/255.), data.train_labels.numpy()
x_test, y_test = torch.Tensor(data.test_data.numpy()/255.), data.test_labels.numpy()# 训练SVM模型
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clf.fit(x_train, y_train)# 计算准确率
acc = clf.score(x_test, y_test)
print('accuracy:', acc)
如何修改pytorch中的pt文件改为自己的数据集
要将预训练模型的.pt文件改为自己的数据集,可以使用PyTorch的Transfer Learning教程作为指南。以下是修改.pt文件的大致步骤:
1. 下载预训练模型的.pt文件,例如,预训练模型的.pt文件可能包含在PyTorch的模型库中。
2. 创建自己的数据集,并将其准备好。如果你已经有一个标注的数据集,那么你可以跳过这一步。否则,你需要先创建一个数据集,并对其进行标注。
3. 将数据集加载到PyTorch中。可以使用PyTorch的Dataset和DataLoader类来加载和处理数据集。在加载数据集时,需要注意数据集的大小、格式和标注方式。
4. 创建一个新的模型,并将预训练模型的权重加载到该模型中。可以使用PyTorch的nn.Module类来创建自己的模型,并使用PyTorch的load_state_dict()函数将预训练模型的权重加载到该模型中。
5. 修改模型的最后一层,以适应新的数据集。由于预训练模型是针对特定的数据集进行训练的,因此最后一层通常需要修改,以适应新的数据集。可以使用PyTorch的nn.Linear类来创建新的最后一层,并使用PyTorch的nn.Sequential类将其添加到模型中。
6. 训练模型。可以使用PyTorch的优化器和损失函数来训练模型。在训练模型时,需要注意模型的超参数、训练集和验证集的大小和分布、训练集的批量大小等。可以使用PyTorch的train_loop()函数来训练模型。
7. 测试模型。可以使用PyTorch的test_loop()函数来测试模型的性能。
8. 保存模型。可以使用PyTorch的save()函数将模型保存到本地,以便以后使用。
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