y_train = torch.cat([box[index1], cls[index1]], 1) IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)
时间: 2024-01-13 20:03:36 浏览: 42
这个错误通常表示你在尝试使用 cat() 函数连接张量时,其中一个张量的维度不正确。在这种情况下,错误信息中的维度 1 表示你尝试在第二个维度上连接张量,但是其中至少一个张量的维度不足 2。
可能的原因是你的其中一个张量是一维的,而 cat() 函数需要至少两个维度。你可以尝试使用 unsqueeze() 函数在其中一个张量上添加一个维度,以确保它们具有相同的维度数。
如果你仍然无法解决问题,请检查你的张量维度是否正确,并确保它们具有相同的形状。
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解释代码train_len = 8000 X_train, X_test = data[:10, :8000, :, :], data[:10, 8000:, :, :] Y_train, Y_test = data[10:, :8000, :, :], data[10:, 8000:, :, :] # 转为tensor X_train = torch.FloatTensor(X_train) Y_train = torch.FloatTensor(Y_train) X_test = torch.FloatTensor(X_test) Y_test = torch.FloatTensor(Y_test) batch_size = 8 n_iters = 100000 num_epochs = n_iters / (len(X_train) / batch_size) num_epochs = int(num_epochs) train = torch.utils.data.TensorDataset(X_train,Y_train) test = torch.utils.data.TensorDataset(X_test,Y_test) train_loader = DataLoader(train, batch_size = batch_size, shuffle = False) test_loader = DataLoader(test, batch_size = batch_size, shuffle = False)
这段代码用于将数据集划分为训练集和测试集,并将其转换为PyTorch的张量形式。首先,它根据指定的训练集长度(`train_len`)将数据集按照前8000个样本和后8000个样本分割成训练集和测试集。接下来,它将每个数据集分为输入(`X_train`和`X_test`)和目标(`Y_train`和`Y_test`)部分。
然后,代码将数据集转换为PyTorch的`FloatTensor`类型,以便与PyTorch模型兼容。接着,它定义了`batch_size`(批次大小),`n_iters`(迭代次数)和`num_epochs`(训练轮数)。这里通过计算数据集中样本数量与批次大小的比值来确定训练轮数。
接下来,代码使用`torch.utils.data.TensorDataset`函数创建了训练集和测试集的数据集对象,其中每个样本由输入和目标组成。最后,代码使用`DataLoader`函数创建了训练集和测试集的数据加载器对象,用于在训练过程中按照指定的批次大小加载数据。
注意:在使用这段代码之前,你需要先安装并导入`torch`和`torch.utils.data.DataLoader`库。如果你还没有安装这些库,可以使用以下命令安装它们:
```
pip install torch
```
import torch import torch.nn as nn import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 data = pd.read_csv('../dataset/train_10000.csv') # 数据预处理 X = data.drop('target', axis=1).values y = data['target'].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) X_train = torch.from_numpy(X_train).float() X_test = torch.from_numpy(X_test).float() y_train = torch.from_numpy(y_train).float() y_test = torch.from_numpy(y_test).float() # 定义LSTM模型 class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(LSTMModel, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out # 初始化模型和定义超参数 input_size = X_train.shape[1] hidden_size = 64 num_layers = 2 output_size = 1 model = LSTMModel(input_size, hidden_size, num_layers, output_size) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 num_epochs = 100 for epoch in range(num_epochs): model.train() outputs = model(X_train) loss = criterion(outputs, y_train) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if (epoch+1) % 10 == 0: print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}') # 在测试集上评估模型 model.eval() with torch.no_grad(): outputs = model(X_test) loss = criterion(outputs, y_test) print(f'Test Loss: {loss.item():.4f}') 我有额外的数据集CSV,请帮我数据集和测试集分离
以下是将数据集和测试集分离的代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
data = pd.read_csv('../dataset/train_10000.csv')
# 数据预处理
X = data.drop('target', axis=1).values
y = data['target'].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
X_train = torch.from_numpy(X_train).float()
X_test = torch.from_numpy(X_test).float()
y_train = torch.from_numpy(y_train).float()
y_test = torch.from_numpy(y_test).float()
```
以上代码中,我们使用了`sklearn`库的`train_test_split`函数将数据集分割成训练集和测试集。你可以根据需要调整`test_size`参数来确定测试集的比例。然后,我们将数据转换为`torch`张量以供模型使用。
希望这可以帮助到你!如果有任何其他问题,请随时问我。