如何将tensordataset 保存
时间: 2023-11-30 09:02:26 浏览: 343
您可以使用Python中的pickle模块将TensorDataset保存到文件中。以下是一个示例代码:
```python
import torch
from torch.utils.data import TensorDataset
import pickle
# 创建TensorDataset
data = TensorDataset(torch.randn(10, 3), torch.randint(0, 2, (10,)))
# 将TensorDataset保存到文件中
with open('dataset.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(data, f)
```
在上面的代码中,我们首先创建了一个TensorDataset对象。然后,我们使用pickle模块将其保存到名为“dataset.pkl”的文件中。您可以根据需要更改文件名和路径。
相关问题
train_sets是一个list 每个元素是一个TensorDataset(X, Y) 用train_sets作为训练集实例化并训练模型,模型的权重保存在 my_model.pth 文件中。
好的,可以参考下面的代码来实现:
```python
import torch
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
# 准备数据
X_train_1 = torch.randn(100, 10)
Y_train_1 = torch.randint(0, 2, (100,))
dataset_1 = TensorDataset(X_train_1, Y_train_1)
X_train_2 = torch.randn(50, 10)
Y_train_2 = torch.randint(0, 2, (50,))
dataset_2 = TensorDataset(X_train_2, Y_train_2)
train_sets = [dataset_1, dataset_2]
# 定义模型
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 16)
self.fc2 = torch.nn.Linear(16, 2)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = torch.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x
# 实例化模型和优化器
model = MyModel()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
# 训练模型
for epoch in range(10):
for dataset in train_sets:
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=10, shuffle=True)
for X, Y in dataloader:
optimizer.zero_grad()
Y_hat = model(X)
loss = torch.nn.functional.cross_entropy(Y_hat, Y)
loss.backward()
optimizer.step()
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'my_model.pth')
```
在这里,我们首先定义了两个数据集 `dataset_1` 和 `dataset_2`,然后将它们组合成一个列表 `train_sets`。接着我们定义了一个简单的模型 `MyModel`,并实例化了模型和优化器。最后我们使用两层循环来遍历所有的数据集进行训练,并将模型的权重保存在 `my_model.pth` 文件中。
做了个预测价格的模型 模型训练了后保存了模型 之后将模型保存好 用真实数据预测 要怎么把预测的结果和真实数据做导出
您可以使用模型加载预测,并将预测结果与真实数据导出到一个文件中。下面是一个示例代码,演示了如何使用保存的模型进行预测并导出结果:
```python
import pandas as pd
import torch
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
# 加载保存的模型
model = torch.load('saved_model.pt')
# 加载真实数据
data = pd.read_csv('real_data.csv')
# 构建数据集和数据加载器
inputs = data.drop('target', axis=1).values
targets = data['target'].values
dataset = TensorDataset(torch.Tensor(inputs), torch.Tensor(targets))
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32)
# 预测并导出结果
results = []
for inputs, _ in dataloader:
outputs = model(inputs)
results.extend(outputs.detach().numpy())
# 将预测结果和真实数据导出到文件
data['predicted'] = results
data.to_csv('predictions.csv', index=False)
```
请注意,这只是一个示例代码,具体实现可能因您的数据和模型而有所不同。您需要根据自己的情况进行适当的调整,确保正确加载模型并将预测结果与真实数据导出到您想要的格式中。
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