numpy 数组转换为 PyTorch 张量

非常感谢您的提问。为了将 numpy 数组转换为 PyTorch 张量，您可以使用以下代码：

import numpy as np
import torch

# 创建一个 numpy 数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 转换为 PyTorch 张量
tensor = torch.from_numpy(arr)

print(tensor)

输出结果为：

tensor([[1, 2],
        [3, 4]], dtype=torch.int32)

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# 加载数据集 data = pd.read_csv('iris.csv',header=None,names =['sepal length','sepal width','petal length','petal width','species']) # 将类别标签编码为数字 le = LabelEncoder() y = le.fit_transform(data['species']) # 将数字编码转换为 One-Hot 编码 ohe = OneHotEncoder(categories='auto') y = ohe.fit_transform(y.reshape(-1, 1)).toarray() # 提取特征 x = data.iloc[:, :-1].values # 将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量 x = torch.from_numpy(x).float() y = torch.from_numpy(y).float()

这段代码用于对鸢尾花数据集进行预处理操作，将其转换为可以用于PyTorch模型训练的数据格式。首先，使用pandas库的read_csv函数读取数据集文件，然后使用sklearn库的LabelEncoder类将类别标签编码为数字，使用OneHotEncoder类将数字编码转换为One-Hot编码。接着，使用pandas库的iloc函数提取数据集中的特征，将其转换为NumPy数组，再使用PyTorch的from_numpy函数将其转换为张量形式。最后，将标签数据y也转换为张量形式，数据类型为float类型。这段代码的最终结果是得到了特征张量x和标签张量y，可以用于PyTorch模型的训练和测试。

for z in range(len(output_arr_2_32_32)): output_arr_i = output_arr_2_32_32[z] # 获取当前数据样本 output_arr_i = np.array(output_arr_i) # 将数据样本转换为 NumPy 数组 output_arr_i = torch.from_numpy(output_arr_i).float() # 将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量，并将其数据类型转换为浮点型 output_arr_i = output_arr_i.unsqueeze(0) # 在第一维上添加一个维度，以便将其传递给神经网络进行计算 modified_output_arr.append(output_arr_i) # 将处理后的数据样本添加到列表中，以便在后续的计算中使用 print(len(modified_output_arr)) # 以上步骤的目的是将指定group中的输出数组切片，转换成pytorch张量，并添加到modified列表里，这个列表目前只能储存一个group的数组 # modified列表的储存格式为：modified_input_arr[i]指代第i + 1个切片，最终该列表的数据要按顺序并入总列表中 # 至此，一个group的输入和输出数据都按顺序放入了modified列表中，现需要将每个输入输出数据一一对应放入最大的列表中 for n in range(len(modified_input_arr)): range_input.append(modified_input_arr[n]) # 将输入数据放入大列表中 for n in range(len(modified_output_arr)): range_output.append(modified_output_arr[n]) # 将输入数据放入大列表中

这段代码的主要作用是将指定group中的输出数组切片，转换成PyTorch张量，并添加到`modified_output_arr`列表中。在此之后，需要将每个输入输出数据一一对应放入最大的列表中，即将`modified_input_arr`和`modified_output_arr`中的数据按顺序放入`range_input`和`range_output`中。最终，`range_input`和`range_output`是按顺序排列的，可以作为训练数据集的输入和输出。