x_normalizer = UnitGaussianNormalizer(x_train) x_train = x_normalizer.encode(x_train) x_test = x_normalizer.encode(x_test)
时间: 2023-09-21 20:05:22 浏览: 130
这段代码是用于对训练集和测试集的特征进行标准化处理,使其符合标准正态分布(均值为0,方差为1)。具体来说,它首先创建一个名为x_normalizer的UnitGaussianNormalizer对象,然后使用训练集对其进行拟合(即计算出均值和标准差),最后调用encode()方法对训练集和测试集进行标准化处理。这个标准化过程可以提高模型的性能,并且有助于避免特征之间的差异对模型造成的影响。
相关问题
myloss = LpLoss(size_average=False) y_normalizer.cuda() for ep in range(epochs): model.train() t1 = default_timer() train_mse = 0 for x, y in train_loader: x, y = x.cuda(), y.cuda() optimizer.zero_grad() out = model(x) out = y_normalizer.decode(out) y = y_normalizer.decode(y) loss = myloss(out.view(batch_size,-1), y.view(batch_size,-1)) loss.backward()
这段代码是模型训练的一部分,使用了LpLoss作为损失函数,使用了y_normalizer对真实输出进行归一化处理,并通过迭代训练来更新模型参数。具体来说,代码中的循环首先将输入x和真实输出y转移到GPU上,然后将模型参数的梯度归零,接着通过前向传播计算模型的输出out,使用y_normalizer对模型输出和真实输出进行解码,计算LpLoss损失函数,并通过反向传播更新模型参数。这个过程将在每个epoch中重复多次,直到模型收敛。
train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv') test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv')对上述mnist数据集进行深度神经网络搭建,标准化和归一化的代码请给出
对MNIST数据集进行深度神经网络搭建时,可以使用以下代码对数据进行标准化和归一化:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
# 加载数据集
train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv')
test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv')
# 提取特征和标签
X_train, y_train = train_data.iloc[:, 1:].values, train_data.iloc[:, 0].values
X_test, y_test = test_data.iloc[:, 1:].values, test_data.iloc[:, 0].values
# 标准化
scaler = StandardScaler()
X_train_std = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_std = scaler.transform(X_test)
# 归一化
normalizer = MinMaxScaler()
X_train_norm = normalizer.fit_transform(X_train)
X_test_norm = normalizer.transform(X_test)
```
首先通过`pd.read_csv`加载MNIST数据集,然后使用`iloc`方法提取特征和标签。接着使用`StandardScaler`对数据进行标准化处理,或者使用`MinMaxScaler`对数据进行归一化处理。最后得到标准化和归一化后的特征数据`X_train_std, X_test_std, X_train_norm, X_test_norm`。
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