import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as plt from model import MLP import torch.optim as optim import torch import torch.nn as nn import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--batchSize', type=int, default=4, help='input batch size') parser.add_argument('--nEpochs', type=int, default=100, help='number of epochs to train for') parser.add_argument('--LR', type=float, default=0.001, help='learning rate for net') opt = parser.parse_args() # 数据集预处理 df = pd.read_csv("C:/Users/shen/Desktop/housing.csv", delim_whitespace=True) # Turn into Numpy arrays arr = df.to_numpy(dtype='float') # Split the features and the labels X = arr[:, :-1] y = np.expand_dims(arr[:, -1], 1) ones = np.ones((X.shape[0], 1)) X_new = np.hstack((ones, X)) # Split the dataset into train set and test set indices = np.random.permutation(X_new.shape[0]) train_indices, test_indices = indices[:int(0.9*X_new.shape[0])], indices[int(0.9*X_new.shape[0]):] X_train, X_test = X_new[train_indices, :], X_new[test_indices, :] y_train, y_test = y[train_indices, :], y[test_indices, :] model = MLP() device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) model.train() optim_model = optim.Adam(model.parameters(), lr=opt.LR)#Adam优化器 # for epoch in range(opt.nEpochs): # # START CODE HERE # # END CODE HERE # torch.save(model.state_dict(),"C:/Users/shen/Desktop/checkpoint/net_weight.pth")帮我解释这里面每行代码的意思
时间: 2023-06-11 11:04:11 浏览: 83
这段代码主要是在导入一些Python的库(如numpy,pandas,matplotlib等),以及导入一个叫做MLP的模型。同时还使用了一些PyTorch的库(如optim,nn等)。接下来使用argparse库创建了一个命令行参数解析器,可以通过命令行来指定一些参数(比如batchSize,nEpochs和LR)。最后通过parse_args()函数解析这些参数。
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import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt
这三个库都是Python中常用的数据分析和可视化库。其中,NumPy是Python中用于科学计算的基础库,提供了高性能的多维数组和矩阵计算功能。Pandas是基于NumPy的一个数据处理库,提供了高效的数据结构和数据分析工具。Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,提供了各种绘图工具和图表类型,可以用于生成各种静态和动态的图表。
以下是一个简单的例子,展示如何使用这三个库绘制一个柱状图:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建数据
bar_positions = [1, 2, 3, 4]
bar_heights = [1, 2, 3, 4]
# 绘制柱状图
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(np.arange(len(bar_positions)), bar_heights)
# 设置x轴标签
ax.set_xticks(np.arange(len(bar_positions)))
ax.set_xticklabels(bar_positions)
# 设置y轴标签
ax.set_ylabel('Bar Heights')
# 设置图表标题
ax.set_title('A Simple Bar Chart')
# 显示图表
plt.show()
```
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from collections import Counter
这是一段导入Python库的代码。具体来说,它导入了Pandas、Numpy、Matplotlib和Counter这四个库。
- `import pandas as pd`:导入Pandas库,并将其命名为pd。
- `import numpy as np`:导入Numpy库,并将其命名为np。
- `import matplotlib.pyplot as plt`:导入Matplotlib库中的pyplot模块,并将其命名为plt。
- `from collections import Counter`:从Python标准库中的collections模块中导入Counter类。