pytorch代码,features_train_set_2d为ndarray格式,将其标准化,转换为张量
时间: 2024-03-28 18:41:46 浏览: 130
在 PyTorch 中,可以使用 torch.Tensor 类来表示 ndarray 数据,而标准化处理可以使用 torch.nn.functional 类中的 normalize 方法来实现。具体的代码如下:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 假设 features_train_set_2d 为 ndarray 格式的数据
scaler = StandardScaler() # 创建 StandardScaler 类的实例
features_train_set_2d_scaled = scaler.fit_transform(features_train_set_2d) # 对数据进行标准化处理
features_train_set_2d_scaled = torch.from_numpy(features_train_set_2d_scaled) # 将 ndarray 转换为 tensor
```
其中,使用 StandardScaler 类对数据进行标准化处理,将其缩放到均值为0,方差为1的范围内,并将处理后的结果保存在 features_train_set_2d_scaled 中。最后,使用 torch.from_numpy() 方法将 ndarray 转换为 tensor。
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