import pandas as pd import torch import torch.nn as nn import numpy as np # 读取Excel文件 data_frame = pd.read_excel('zd2.xlsx') # 去掉第一列 第一列是时间 data = data_frame.iloc[:, 1:] data = data.values # 按500个时间段 划分 new_data = data.reshape(-1, 500, 2) # 修改数据尺寸 new_data = torch.from_numpy(new_data).permute(0,2,1).float() #20, 2, 500 20代表10000个数据划分了20组 2是两个特征 500指500个时间段 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv1d(2, 16, kernel_size=3, padding=1) self.conv2 = nn.Conv1d(16, 32, kernel_size=3, padding=1) self.conv3 = nn.Conv1d(32, 64, kernel_size=3, padding=1) self.pool = nn.MaxPool1d(kernel_size=2) # self.fc1 = nn.Linear(64 * 62, 128) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.pool(x) x = self.conv2(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.pool(x) x = self.conv3(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.pool(x) return x net = Net() after_data = net(new_data) mean = torch.mean(after_data, dim=0, keepdim=True) std = torch.std(after_data, dim=0, keepdim=True) result = (after_data - mean) / std after_data = nn.functional.normalize(after_data, p=1, dim=1)

这段代码是读取Excel文件（zd2.xlsx），然后对数据进行处理和转换。具体步骤如下：

1. 使用 pandas 库读取 Excel 文件，并去掉第一列（时间列）。
2. 将数据按照500个时间段进行划分，得到一个新的数据格式。
3. 修改数据尺寸，将数据转换为 PyTorch 的 Tensor 格式，并将维度调整为 (20, 2, 500)，其中20代表10000个数据划分了20组，2是两个特征，500指500个时间段。
4. 定义了一个名为 Net 的神经网络类，该类包含了三个卷积层和一个最大池化层。
5. 在神经网络中进行前向传播，得到输出结果 after_data。
6. 对输出结果进行归一化处理，计算均值和标准差，并将数据减去均值再除以标准差得到归一化后的结果 result。
7. 使用 L1 归一化函数对 after_data 进行归一化处理。

请注意，这段代码中存在一个注释掉的全连接层 self.fc1 = nn.Linear(64 * 62, 128)，如果需要使用全连接层，请取消注释并根据实际情况调整输入和输出的维度。

相关问题

import torch import torch.nn as nn import numpy as np from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset import pandas as pd

你好！这段代码看起来是在导入 PyTorch 和 NumPy 库，以及一些需要使用的模块。其中：

- `import torch` 导入 PyTorch 库
- `import torch.nn as nn` 导入 PyTorch 中的神经网络模块
- `import numpy as np` 导入 NumPy 库，并将其命名为 np
- `from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset` 导入 PyTorch 的数据加载器和数据集类型
- `import pandas as pd` 导入 Pandas 库，并将其命名为 pd

这里的代码仅仅是导入了需要使用的模块，没有具体的功能实现。如果您有任何其他问题，请随时提出。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import torch import torch.nn as nn from setuptools.sandbox import save_path from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler from torch.utils.data import TensorDataset from tqdm import tqdm

这段代码是在导入一些常用的 Python 库和模块，包括：

- numpy：用于科学计算的 Python 库，提供了高性能的多维数组（ndarray）对象和相关的计算功能；
- matplotlib：用于绘制图表和数据可视化的 Python 库；
- pandas：用于数据处理和分析的 Python 库，提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具；
- torch：PyTorch 深度学习框架的 Python 接口，提供了张量（tensor）计算和自动求导功能；
- torch.nn：PyTorch 深度学习框架的神经网络模块，提供了常用的神经网络层和模型；
- StandardScaler 和 MinMaxScaler：用于数据标准化和归一化的类；
- TensorDataset：用于封装张量数据集的类；
- tqdm：用于实现进度条的 Python 模块。

这些库和模块在深度学习领域经常被使用，可以方便地进行数据处理、模型构建和训练等任务。