X_train = tf.convert_to_tensor(X_train, dtype=tf.float32) 修改成long型

如果需要将`X_train`转换为`long`类型，可以使用以下代码：

X_train = tf.convert_to_tensor(X_train, dtype=tf.int64)

这将把`X_train`转换为`int64`类型的张量。注意，如果`X_train`中的值不是整数，则会引发错误。

相关问题

def data_loader(): while 1: idx = random.randint(0, note_len- 1 -seq_len -1) x_input = note_data[idx:idx+seq_len] x_output = note_data[idx+seq_len] #print(x_input.shape,x_output.shape) yield tf.convert_to_tensor(x_input,dtype=tf.float32),tf.convert_to_tensor(x_output,dtype=tf.float32) return tf.data.Dataset.from_generator(data_loader,output_types=(tf.float32,tf.float32)).prefetch(buffer_size=tf.data.AUTOTUNE).batch(batch_size),_n_embeddings,_n_notes,_n_durations,_n_offsets的意思

这段代码定义了一个名为 `data_loader` 的 Python 生成器函数，用于生成用于训练模型的数据。该函数使用了一个无限循环语句，每次通过 `random.randint` 生成一个随机数 `idx`，然后将 `note_data` 中从 `idx` 开始的长度为 `seq_len` 的数据作为输入 `x_input`，将 `note_data` 中 `idx+seq_len` 位置的数据作为输出 `x_output`，并将它们转换为 TensorFlow 的 `tf.Tensor` 类型。然后，使用 `yield` 语句将 `x_input` 和 `x_output` 返回给调用方。在函数最后，使用 `tf.data.Dataset.from_generator` 方法将 `data_loader` 函数转换为 TensorFlow 的数据集对象，并设置输出类型为 `(tf.float32, tf.float32)`，表示输入和输出都是浮点数类型。最后，使用 `prefetch` 方法指定数据集的缓存大小为 `tf.data.AUTOTUNE`，表示 TensorFlow 会自动选择缓存大小，使用 `batch` 方法指定每个批次的大小为 `batch_size`，并返回数据集对象以及一些统计信息 `_n_embeddings`、`_n_notes`、`_n_durations` 和 `_n_offsets`。

def get_data(train_df): train_df = train_df[['user_id', 'behavior_type']] train_df=pd.pivot_table(train_df,index=['user_id'],columns=['behavior_type'],aggfunc={'behavior_type':'count'}) train_df.fillna(0,inplace=True) train_df=train_df.reset_index(drop=True) train_df.columns=train_df.columns.droplevel(0) x_train=train_df.iloc[:,:3] y_train=train_df.iloc[:,-1] type=torch.float32 x_train=torch.tensor(x_train.values,dtype=type) y_train=torch.tensor(y_train.values,dtype=type) print(x_train) print(y_train) return x_train ,y_train x_train,y_train=get_data(train_df) x_test,y_test=get_data(test_df) print(x_test) #创建模型 class Order_pre(nn.Module): def __init__(self): super(Order_pre, self).__init__() self.ln1=nn.LayerNorm(3) self.fc1=nn.Linear(3,6) self.fc2 = nn.Linear(6, 12) self.fc3 = nn.Linear(12, 24) self.dropout=nn.Dropout(0.5) self.fc4 = nn.Linear(24, 48) self.fc5 = nn.Linear(48, 96) self.fc6 = nn.Linear(96, 1) def forward(self,x): x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc2(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = self.dropout(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc4(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc5(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc6(x) return x #定义模型、损失函数和优化器 model=Order_pre() loss_fn=nn.MSELoss() optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.05) #开始跑数据 for epoch in range(1,50): #预测值 y_pred=model(x_train) #损失值 loss=loss_fn(y_pred,y_train) #反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print('epoch',epoch,'loss',loss) # 开始预测y值 y_test_pred=model(x_test) y_test_pred=y_test_pred.detach().numpy() y_test=y_test.detach().numpy() y_test_pred=pd.DataFrame(y_test_pred) y_test=pd.DataFrame(y_test) dfy=pd.concat([y_test,y_test_pred],axis=1) print(dfy) dfy.to_csv('resulty.csv') 如果我想要使用学习率调度器应该怎么操作

如果您想使用学习率调度器，可以先创建一个学习率调度器对象，例如StepLR或ReduceLROnPlateau，然后在每个epoch或一定的步骤之后，通过调用学习率调度器对象的step方法来更新优化器的学习率。例如，对于StepLR，可以按照以下方式操作：

# 创建学习率调度器对象
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)

for epoch in range(1,50):
    # 预测值
    y_pred=model(x_train)
    # 损失值
    loss=loss_fn(y_pred,y_train)
    # 反向传播
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    # 更新学习率
    scheduler.step()
    optimizer.step()
    print('epoch',epoch,'loss',loss)

在这个例子中，我们使用StepLR来每10个epoch将学习率乘以0.1。您可以根据需要自定义step_size和gamma值。