X = torch.from_numpy(data[:, :-1, :]).float().to(device) 什么意思

时间: 2024-01-19 17:03:20 浏览: 152
这行代码是将一个numpy数组 `data` 的第二个维度之前的所有元素选取出来,然后将其转化为一个PyTorch tensor,并且将其移动到指定的设备(例如CPU或GPU)上。 具体来说,`data[:, :-1, :]` 表示选取 `data` 的所有行和第一个维度到倒数第二个维度(不包括最后一个维度)的所有列,这样可以得到一个三维的numpy数组。`torch.from_numpy()` 将其转化为PyTorch Tensor。`.float()` 将其转化为浮点数类型。`.to(device)` 将其移动到指定的设备上。最终,这一行代码的结果是一个PyTorch tensor,表示 `data` 的第二个维度之前的所有元素。
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Y = torch.from_numpy(data[:, -1]).float().to(device) 什么意思

这行代码将一个NumPy数组中的最后一列转换为PyTorch张量,并将其存储在名为Y的变量中。具体来说,这个NumPy数组的形状应该是(N, D),其中N是样本数,D是特征数(包括标签列)。通过使用data[:, -1],我们可以从数组中选择所有行的最后一列,即标签列。接着,使用torch.from_numpy将其转换为PyTorch张量并使用float()将其转换为浮点数类型。最后,使用to(device)将张量移动到指定的设备上(如GPU或CPU)。

Y = torch.from_numpy(data[:, -1, 0]).float().to(device) 什么意思

这行代码是将一个 numpy 数组中的最后一列提取出来,然后将其转换成 PyTorch 的张量(tensor)对象,并且将其放置到指定的设备(device)中(例如:CPU 或 GPU)。其中: - `data` 是一个 numpy 数组对象; - `[:, -1, 0]` 表示选取所有行、最后一列、第一列的元素; - `torch.from_numpy()` 函数将 numpy 数组转换成 PyTorch 张量; - `.float()` 方法将张量中的数据类型转换成浮点型; - `.to(device)` 方法将张量放置到指定的设备中。
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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

修改一下这段代码在pycharm中的实现,import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

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