上面的代码中训练数据写在哪里
时间: 2023-11-27 18:49:59 浏览: 30
在上面的代码中,训练数据是通过 `TextDataset` 类加载的,具体代码如下:
```python
train_dataset = TextDataset(tokenizer=tokenizer, file_path='train.txt', block_size=128)
```
其中,`file_path` 参数指定了训练数据的文件路径,这里假设训练数据已经准备好,存储在名为 `train.txt` 的文本文件中。
`TextDataset` 类会自动将文本数据转换为模型能够接受的数字形式,并将其打包成一批一批的数据用于训练。具体的数据处理过程可以查看 `TextDataset` 类的源代码。
相关问题
写一段使用sklearn 的RNN 包含训练数据 的代码
```python
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
# 生成训练数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=100, n_classes=2)
# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 创建并训练RNN模型
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(50,), max_iter=10, alpha=1e-4,
solver='sgd', verbose=10, tol=1e-4, random_state=1,
learning_rate_init=.1)
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测并评估模型
y_pred = clf.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
```
请注意,在上面的代码中使用的是MLPClassifier,它是多层感知机,而不是RNN。如果要使用RNN,您需要使用另一个库来实现。
用上面的训练的这个代码怎么预测回归数据呢
在上面的代码中,我们训练了一个生成对抗网络(GAN)来进行回归预测。要使用训练好的GAN模型进行回归数据的预测,可以按照以下步骤进行:
```matlab
% 生成数据
x = linspace(-10, 10, 100)';
y = 2 * x + 5 + randn(size(x));
% 定义生成器网络
generator = [
imageInputLayer([1, 1, 100], 'Normalization', 'none')
fullyConnectedLayer(100)
leakyReluLayer()
fullyConnectedLayer(100)
leakyReluLayer()
fullyConnectedLayer(2)
];
% 加载训练好的GAN模型
gan = load('trained_gan.mat'); % 替换为你的模型路径
% 将生成器从GAN模型中提取出来
generator = gan.generator;
% 将输入数据转换为网络输入的格式
xTest = reshape(x, [1, 1, numel(x)]);
% 使用生成器进行预测
yPred = predict(generator, xTest);
% 可视化预测结果
figure;
plot(x, y, 'b', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(x, yPred, 'r--', 'LineWidth', 2);
xlabel('x');
ylabel('y');
legend('真实值', '预测值');
```
在这个示例中,我们将训练好的GAN模型加载进来,并从模型中提取出生成器网络。然后,我们将输入数据转换为网络所需的格式,并使用生成器网络进行预测。最后,我们将真实值和预测值进行可视化比较。
请注意,你需要将`'trained_gan.mat'`替换为你训练好的GAN模型的路径。此外,还需要确保生成器网络的结构与训练时使用的结构保持一致。
希望这个示例对你有所帮助!如果有任何疑问,请随时提问。