pytorch处理792*6001的csv数字文件，最后一列为10种标签，最后导入cnn网络中

首先，你需要使用Python中的csv模块来读取CSV文件。你可以使用pandas库来读取CSV文件，并将其转换为numpy数组。

接下来，你需要将标签列转换为数字标签。你可以使用sklearn库中的LabelEncoder来实现。

然后，你需要将数据集分成训练集和测试集。你可以使用sklearn库中的train_test_split函数来实现。

最后，你可以使用PyTorch中的Dataset和DataLoader类来加载数据集。你可以编写一个自定义的Dataset类来读取数据集，并使用DataLoader类来生成批次数据。

在训练CNN模型之前，你需要对数据进行一些预处理，例如标准化和数据增强。

以下是一个示例代码，演示如何处理CSV文件，并将其导入CNN模型中：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将标签列转换为数字标签
le = LabelEncoder()
data['label'] = le.fit_transform(data['label'])

# 将数据集分成训练集和测试集
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2)

# 编写自定义的Dataset类来读取数据集
class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = data

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        features = self.data.iloc[idx, :-1].values
        label = self.data.iloc[idx, -1]
        return torch.FloatTensor(features), torch.LongTensor([label])

# 加载数据集
train_dataset = CustomDataset(train_data)
test_dataset = CustomDataset(test_data)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

# 定义CNN模型
class CNN(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool1 = torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool2 = torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(32 * 197 * 147, 128)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.unsqueeze(1)
        x = self.conv1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.pool1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.pool2(x)
        x = x.view(-1, 32 * 197 * 147)
        x = self.fc1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 训练CNN模型
model = CNN()
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(10):
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels.squeeze())
        loss.backward()
        optimizer.step()

    # 在测试集上测试模型
    total = 0
    correct = 0
    for inputs, labels in test_loader:
        outputs = model(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels.squeeze()).sum().item()

    accuracy = correct / total
    print('Epoch %d, Test accuracy: %f' % (epoch + 1, accuracy))