np.array、MyDataset、load_data()、np.array(df)、args.dimension、train_model

时间: 2023-04-09 20:00:55 浏览: 90
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train数据集

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这些都是与机器学习相关的概念和函数，可以用于数据处理和模型训练。np.array是numpy库中用于创建数组的函数，MyDataset是自定义的数据集类，load_data()是用于加载数据的函数，np.array(df)是将数据框转换为数组的函数，args.dimension是指定模型的维度，train_model是用于训练模型的函数。
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train

example.train

事件抽取ACE类似的数据集，由于ACE不是免费的，github上找不到的，这是唯一类似于ace数据集的版本，但是注意不是真正的ACE数据集。
gz

RandomizableClusterer.java.tar.gz_Weka 聚类_java cluster package_w

// 加载数据集，这里假设已有一个名为"myDataset.arff"的数据文件 DataSource dataSource = new DataSource("myDataset.arff"); Instances data = dataSource.getDataSet(); // 如果数据集中没有类标签，需要...

def load_data(file_name): df = pd.read_csv('data/new_data/' + file_name, encoding='gbk') columns = df.columns df.fillna(df.mean(), inplace=True) return df class MyDataset(Dataset): def __init__(self, data): self.data = data def __getitem__(self, item): return self.data[item] def __len__(self): return len(self.data) def nn_seq_us(B): print('data processing...') dataset = load_data() # split train = dataset[:int(len(dataset) * 0.6)] val = dataset[int(len(dataset) * 0.6):int(len(dataset) * 0.8)] test = dataset[int(len(dataset) * 0.8):len(dataset)] m, n = np.max(train[train.columns[1]]), np.min(train[train.columns[1]]) def process(data, batch_size): load = data[data.columns[1]] load = load.tolist() data = data.values.tolist() load = (load - n) / (m - n) seq = [] for i in range(len(data) - 24): train_seq = [] train_label = [] for j in range(i, i + 24): x = [load[j]] train_seq.append(x) # for c in range(2, 8): # train_seq.append(data[i + 24][c]) train_label.append(load[i + 24]) train_seq = torch.FloatTensor(train_seq) train_label = torch.FloatTensor(train_label).view(-1) seq.append((train_seq, train_label)) # print(seq[-1]) seq = MyDataset(seq) seq = DataLoader(dataset=seq, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0, drop_last=True) return seq Dtr = process(train, B) Val = process(val, B) Dte = process(test, B) return Dtr, Val, Dte, m, n这是关于什么的代码

代码中的 load_data 函数用于加载数据文件，MyDataset 类用于创建数据集对象，nn_seq_us 函数则用于对数据进行预处理并将其转换为 PyTorch 数据加载器对象。最后，该函数返回训练、验证和测试数据集对象，以及数据的...

class MyDataset(Dataset): def _init__(self, train_path): self.train_path = train_path self.image_path = os.path.join(train_path, 'image') self.label_path = os.path.join(train_path, "label") self.image_path_list = os.listdir(self.image_path) def __getitem__(self, index) -> T_co: image_name = self.image_path_list[index] image_path = os.path.join(self.image_path, image_name) img = cv.imread(image_path) label_name = 'txt'.join(image_name.rsplit(image_name.split('. ')[-1], 1)) label_path = os.path.join(self.label_path, label_name) label = read_label(label_path) return img,label def __len__(self): return Len(self.image_path_list) img, label = my_dataset[data_index]这段代码中img, label = my_dataset[data_index]为什么可以这样用

在这里，my_dataset 是 MyDataset 类的一个实例，data_index 是一个整数，它作为索引被传递给 my_dataset 的 __getitem__ 方法。由于 __getitem__ 方法返回的是一个元组，因此可以使用序列解包将其拆分为...

def train(model, train_loader, criterion, optimizer): model.train() train_loss = 0.0 train_acc = 0.0 for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) train_acc += torch.sum(preds == labels.data) train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset) train_acc = train_acc.double() / len(train_loader.dataset) return train_loss, train_acc def test(model, verify_loader, criterion): model.eval() test_loss = 0.0 test_acc = 0.0 with torch.no_grad(): for i, (inputs, labels) in enumerate(test_loader): outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) test_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) test_acc += torch.sum(preds == labels.data) test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset) test_acc = test_acc.double() / len(test_loader.dataset) return test_loss, test_acc # Instantiate the model model = CNN() # Define the loss function and optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # Instantiate the data loaders train_dataset = MyDataset1('1MATRICE') train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=5, shuffle=True) test_dataset = MyDataset2('2MATRICE') test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=5, shuffle=False) train_losses, train_accs, test_losses, test_accs = [], [], [], [] for epoch in range(500): train_loss, train_acc = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_acc = test(model, test_loader, criterion) train_losses.append(train_loss) train_accs.append(train_acc) test_losses.append(test_loss) test_accs.append(test_acc) print('Epoch: {} Train Loss: {:.4f} Train Acc: {:.4f} Test Loss: {:.4f} Test Acc: {:.4f}'.format( epoch, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc))

代码中定义了两个函数：train和test，分别用于训练模型和测试模型。 在训练过程中，首先将模型设置为训练模式，然后遍历训练数据集，对每个batch的数据进行前向传播、反向传播和优化器更新。在每个batch的训练结束...

from torch.utils.data import Dataset from torch.utils.data.dataset import T_co import os import cv2 as cv def read_label(path): file = open(path, "r", encoding='utf-8') label = file.readline() file.close() return label class MyDataset(Dataset): def _init__(self, train_path): self.train_path = train_path self.image_path = os.path.join(train_path, 'image') self.label_path = os.path.join(train_path, "label") self.image_path_list = os.listdir(self.image_path) def __getitem__(self, index) -> T_co: image_name = self.image_path_list[index] image_path = os.path.join(self.image_path, image_name) img = cv.imread(image_path) label_name = 'txt'.join(image_name.rsplit(image_name.split('. ')[-1], 1)) label_path = os.path.join(self.label_path, label_name) label = read_label(label_path) return img,label def __len__(self): return Len(self.image_path_list) my_dataset = MyDataset("dataset/train") data_index = 100 img, label = my_dataset[data_index] cv.imshow(label+ str(data_index)+str(Len(my_dataset)) + ')', img) cv.waitKey(0)详解这段代码

这段代码定义了一个自定义的 PyTorch 数据集类 MyDataset，用于加载训练数据集中的图像和标签。其中： - _init__ 方法初始化了数据集的路径和图像文件名列表； - __getitem__ 方法按照给定的索引 index，读取...

我想把mydataset输出为txt文件保存应该怎么写 point_data = MyDataset(split='train', data_root=data_root, num_point=num_point, test_line=test_line, block_size=block_size, sample_rate=sample_rate, transform=None) print('point data size:', point_data.__len__()) print('point data 0 shape:', point_data.__getitem__(0)[0].shape) print('point label 0 shape:', point_data.__getitem__(0)[1].shape)

point_data = MyDataset(split='train', data_root=data_root, num_point=num_point, test_line=test_line, block_size=block_size, sample_rate=sample_rate, transform=None) print('point data size:', point_...

MyDataset.__init__() missing 1 required positional argument: 'labels'该如何解决

这个错误提示意味着你在定义MyDataset类时，缺少了一个必须的参数'labels'。你需要在MyDataset类的构造函数中添加一个'labels'参数，或者在调用MyDataset类的时候传递一个'labels'参数。 比如，如果你的MyDataset类...

return data, label def __len__(self): return len(self.data)train_dataset = MyDataset(train, y[:split_boundary].values, time_steps, output_steps, target_index)test_ds = MyDataset(test, y[split_boundary:].values, time_steps, output_steps, target_index)class MyLSTMModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyLSTMModel, self).__init__() self.rnn = nn.LSTM(input_dim, 16, 1, batch_first=True) self.flatten = nn.Flatten() self.fc1 = nn.Linear(16 * time_steps, 120) self.relu = nn.PReLU() self.fc2 = nn.Linear(120, output_steps) def forward(self, input): out, (h, c) = self.rnn(input) out = self.flatten(out) out = self.fc1(out) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) return outepoch_num = 50batch_size = 128learning_rate = 0.001def train(): print('训练开始') model = MyLSTMModel() model.train() opt = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) mse_loss = nn.MSELoss() data_reader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, drop_last=True) history_loss = [] iter_epoch = [] for epoch in range(epoch_num): for data, label in data_reader: # 验证数据和标签的形状是否满足期望，如果不满足，则跳过这个批次 if data.shape[0] != batch_size or label.shape[0] != batch_size: continue train_ds = data.float() train_lb = label.float() out = model(train_ds) avg_loss = mse_loss(out, train_lb) avg_loss.backward() opt.step() opt.zero_grad() print('epoch {}, loss {}'.format(epoch, avg_loss.item())) iter_epoch.append(epoch) history_loss.append(avg_loss.item()) plt.plot(iter_epoch, history_loss, label='loss') plt.legend() plt.xlabel('iters') plt.ylabel('Loss') plt.show() torch.save(model.state_dict(), 'model_1')train()param_dict = torch.load('model_1')model = MyLSTMModel()model.load_state_dict(param_dict)model.eval()data_reader1 = DataLoader(test_ds, batch_size=batch_size, drop_last=True)res = []res1 = []# 在模型预测时，label 的处理for data, label in data_reader1: data = data.float() label = label.float() out = model(data) res.extend(out.detach().numpy().reshape(data.shape[0]).tolist()) res1.extend(label.numpy().tolist()) # 由于预测一步，所以无需 reshape，直接转为 list 即可title = "t321"plt.title(title, fontsize=24)plt.xlabel("time", fontsize=14)plt.ylabel("irr", fontsize=14)plt.plot(res, color='g', label='predict')plt.plot(res1, color='red', label='real')plt.legend()plt.grid()plt.show()的运算过程

首先定义了一个自定义的数据集类 MyDataset，用于加载训练数据和测试数据。然后定义了一个包含 LSTM 层的 MyLSTMModel 模型，并在 train 函数中使用 DataLoader 加载训练数据集，采用 Adam 优化器和 MSE 损失函数...

custom_dataset = MyDataSet(random_data) for i in range(len(custom_dataset)): print(custom_dataset[i]) train_size = int(len(custom_dataset) * 0.7) test_size = len(custom_dataset) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(custom_dataset, [train_size, test_size])

这段代码首先创建了一个名为 custom_dataset 的自定义数据集对象 MyDataSet，并将 random_data 作为参数传递给它。 接下来，通过使用 range(len(custom_dataset)) 循环遍历了 custom_dataset 中的每个...

TypeError: myDataset.load_data() missing 2 required positional arguments: 'self' and 'split'

data = myDataset.load_data('train') 如果您已经正确实例化了类，并且仍然遇到此错误，请检查该方法的定义，确保它接受实例作为其第一个参数（通常称为“self”）。例如： class MyDataset: def load_...

class myDataset(Dataset): def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file): self.csv_data = pd.read_csv(csv_file) with open(txt_file, 'r') as f: data_list = f.readlines() self.txt_data = data_list self.root_dir = root_dir def __ien__(self): return len(self.csv_data) def __getitem__(self, idx): data = (self.csv_data[idx], self.txt_data[idx]) return data

data = (self.csv_data.iloc[idx], self.txt_data[idx]) return data 其次，在 __getitem__ 方法中，您正在尝试使用索引访问 self.csv_data 和 self.txt_data，这样会导致错误。要正确访问数据，请使用...

class myDataset(Dataset): def _init_(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file): self.csv_data = pd.read_csv(csv_file) with open(txt_file, 'r') as f: data_list = f.readlines() self.txt_data = data_list self.root_dir = root_dir def _ien_(self): return len(self.csv_data) def _getitem_(self, idx): data = (self.csv_data[idx], self.txt_data[idx]) return data

class myDataset(Dataset): def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file): self.csv_data = pd.read_csv(csv_file) with open(txt_file, 'r') as f: data_list = f.readlines() self.txt_...

if __name__ == '__main__': # 数据预处理 d_train, d_test, d_label = data_preprocess() # 计算设备:GPU cuda device = torch.device('cpu') # 超参数 input_size = 1 hidden_size = 20 num_layers = 2 num_classes = 5 batch_size = 10 num_epochs = 130 learning_rate = 0.01 hyper_parameters = (input_size, hidden_size, num_layers, num_classes, num_epochs, learning_rate) # 创建数据加载器，获得按batch大小读入数据的加载器 train_data = MyDataset(d_train, d_label) train_loader = DataLoader(dataset=train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_data = MyDataset(d_test, d_label) test_loader = DataLoader(dataset=test_data, batch_size=batch_size, shuffle=False) list_rate = train(device, train_loader, test_loader, *hyper_parameters) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.plot(np.arange(num_epochs)+1, list_rate) plt.xlabel("num_epochs") plt.ylabel("probability") ax.grid() plt.show()

这段代码是用 PyTorch 实现的一个简单的神经网络模型，用于分类任务。主要包括以下几个部分： 1. 数据预处理：包括读取数据集、数据清洗、特征工程等。 2. 定义超参数：包括输入大小、隐藏层大小、隐藏层数量、...

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, Dataset class ConvNet(nn.Module): def __init__(self): super(ConvNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.relu = nn.ReLU() self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = nn.Linear(32 * 14 * 14, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.relu(x) x = self.pool(x) x = x.view(-1, 32 * 14 * 14) x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) return x class MyDataset(Dataset): def __init__(self, data, target): self.data = data self.target = target def __getitem__(self, index): x = self.data[index] y = self.target[index] return x, y def __len__(self): return len(self.data) # 定义一些超参数 batch_size = 32 learning_rate = 0.001 epochs = 10 # 加载数据集 train_data = torch.randn(1000, 1, 28, 28) print(train_data) train_target = torch.randint(0, 10, (1000,)) print(train_target) train_dataset = MyDataset(train_data, train_target) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 构建模型 model = ConvNet() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) # 训练模型 for epoch in range(epochs): for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() if batch_idx % 10 == 0: print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format( epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset), 100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item())) # 保存模型 # torch.save(model.state_dict(), 'convnet.pth')

同时，代码还定义了一个MyDataset类来加载数据集，以及一个DataLoader类来管理数据的批量处理。训练过程中使用了交叉熵损失函数和Adam优化器，将模型在数据集上训练了10个epochs。最后，代码还注释了一行保存模型的...

training_data_loader = torch.utils.data.DataLoader(training_data, batch_size=1, shuffle=True, num_workers=0,pin_memory=True) 中的DataLoader有没有实现数据集的随机交叉验证

torch.utils.data.DataLoader 并没有直接实现数据集的随机交叉验证，它的主要作用是创建一个迭代器，用于按照指定的数据加载方式（如批量大小、是否打乱等）生成数据集的数据批次。 要实现随机交叉验证，可以借助...

def __getitem__(self, index): if self.args.cached: (label, _, image) = self.data[index] else: (label, _file) = self.file_indexes[index] image = self._load_rml(_file) n_label = self.classes.index(label) return torch.tensor(image).float(), torch.tensor(n_label).long()把这段代码基于pytorch改为基于mindspore

image = self._load_rml(self.args.data[file_idx][1]) n_label = self.classes.index(label) return np.array(image).astype(np.float32), np.array(n_label).astype(np.int32) def __len__(self): return ...

dataset = MyDataset(en_datas,ch_datas,en_word_2_index,ch_word_2_index) dataloader = DataLoader(dataset,batch_size,shuffle=False,collate_fn = dataset.batch_data_process) model = Seq2Seq(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len,decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len) model = model.to(device) opt = torch.optim.Adam(model.parameters(),lr = lr)解释每行代码的含义

1. dataset = MyDataset(en_datas,ch_datas,en_word_2_index,ch_word_2_index): 构建一个自定义的数据集对象MyDataset，并将英文和中文的句子列表en_datas和ch_datas以及单词与索引对应的字典en_word_2_...

y = data['血糖']data = data.drop(columns=['血糖'])# 归一化mean = train.mean(axis=0)std = train.std(axis=0)train = (train - mean) / stdtest = (test - mean) / std# 执行PCA降维pca = PCA(n_components=10)train = pca.fit_transform(train)test = pca.transform(test)input_dim = 10 # 降维后的输入特征维度time_steps = 60output_steps = 1 # 可以预测一步，或预测多步#target_index = data.columns.tolist().index('血糖') # 待预测变量是第几个特征class MyDataset(Dataset): def __init__(self, data, label, time_steps, output_steps, target_index): # 新增label参数 self.time_steps = time_steps self.output_steps = output_steps self.target_index = target_index self.data = self.transform(data.astype(np.float32)) self.label = label # 定义self.label def transform(self, data): output = [] for i in range(data.shape[0] - self.time_steps - self.output_steps): output.append(data[i: (i + self.time_steps + self.output_steps), :]) return np.stack(output) def __getitem__(self, index): data = self.data[index, 0:self.time_steps, :] label = self.label[index + self.time_steps] # 注意，这里改为预测一步之后的标签的运算过程

这段代码定义了一个自定义数据集 MyDataset，用于将数据转换成模型输入所需的格式。它接收包括所有特征在内的数据和标签，以及时间步数 time_steps 和输出步数 output_steps，用于将数据转换成模型需要的形式。在 __...

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