data = torch.tensor(data) data = data.numpy()有什么含义

时间: 2023-09-26 11:13:08 浏览: 63
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利用torch.utils.data.Dataset自定义数据加载类

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这段代码的含义是将一个数据对象从PyTorch张量（tensor）类型转换为NumPy数组类型。具体来说，首先使用torch.tensor()函数将数据对象转换为PyTorch张量类型，然后再使用numpy()方法将该张量对象转换为NumPy数组类型。这种转换通常是因为某些PyTorch函数或模型需要使用张量类型作为输入，而某些其他函数或库则需要使用NumPy数组类型作为输入。
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预测结果转为numpy： logits=model(feature) ...tensor=torch.from_numpy(np_arr) 以上这篇pytorch模型预测结果与ndarray互转方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大

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)

train_data = torch.Tensor(train_data) train_labels = 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 = ...

def preprocess(data, window): data_corr = data.corr()['Power'] key = [] for i in data_corr.keys(): if (data_corr[i] > 0.6): key.append(i) data = data[key] data = data.dropna(subset=['Power']) #数据预处理： 删除功率为空的数据组 data = data.fillna(0) # 数据预处理：将缺失值NAN值赋0 data[data < 0] = 0 #数据预处理：对<0的功率值赋为0 scaler = MinMaxScaler() # data[key] = scaler.fit_transform(data[key].to_numpy()) train_x = [] train_y = [] L = len(data) for i in range(L - window): train_seq = data[key][i:i + window] train_x.append(train_seq) train_label = data['Power'][i + window:i + window + 1] train_y.append(train_label) train_x = torch.from_numpy(np.array(train_x)) train_y = torch.from_numpy(np.array(train_y)) train_x = torch.tensor(train_x, dtype=torch.float) train_y = torch.tensor(train_y, dtype=torch.float) print(train_y.type()) return train_x, train_y

这段代码是一个数据预处理的函数，其中包含以下步骤： 1. 首先计算 DataFrame 数据中 'Power' 列...需要注意的是，该函数中使用了 PyTorch 中的张量（tensor）作为数据类型，并且使用了 MinMaxScaler 对特征进行缩放。

人工构造的数据集如下： import torch import matplotlib.pyplot as plt n_data = torch.ones(50, 2) x1 = torch.normal(2 * n_data, 1) y1 = torch.zeros(50) x2 = torch.normal(-2 * n_data, 1) y2 = torch.ones(50) x = torch.cat((x1, x2), 0).type(torch.FloatTensor) y = torch.cat((y1, y2), 0).type(torch.FloatTensor) 请用python从0实现logistic回归（只借助Tensor和Numpy相关的库）

要使用 Python 从零实现逻辑回归，只借助 Tensor 和 NumPy 相关的库，可以按照以下步骤进行操作： 1. 导入所需的库： python import numpy as np import torch 2. 准备数据： python n_data = torch....

data = torch.tensor(data.values) # 构建数据集 dataset = torch.utils.data.TensorDataset(data) # 构建数据加载器 dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True)代表什么意思

2. torch.tensor(data.values) 将 Numpy 数组转换成 PyTorch 中的 Tensor 数据类型。 3. torch.utils.data.TensorDataset(data) 是将 Tensor 类型的数据封装成 PyTorch 中的数据集，方便后续处理。 4. torch....

def minibatch_set(feature, label, BATCH_SIZE, SHUFFLE): # feature = torch.from_numpy(feature) feature_tensor = torch.tensor(feature, dtype=torch.float32) # label = torch.from_numpy(label) label_tensor = torch.tensor(label, dtype=torch.float32) dataset = Data.TensorDataset(feature_tensor, label_tensor) loader = Data.DataLoader( dataset=dataset, # torch TensorDataset format batch_size=BATCH_SIZE, # mini batch size shuffle=SHUFFLE, # random shuffle for training drop_last=True, #当你的整个数据长度不能够整除你的batchsize，选择是否要丢弃最后一个不完整的batch，默认为False。 num_workers=0) return loader

函数内部首先将特征和标签转换为PyTorch的Tensor对象，使用torch.tensor()函数，并指定数据类型为torch.float32。 然后，使用torch.utils.data.TensorDataset将特征和标签合并为一个数据集对象。 接下来，...

inputs = torch.tensor(data.values, dtype=torch.float)代码报这个错误TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.object_. The only supported types are: float64, float32, float16, complex64, complex128, int64, int32, int16, int8, uint8, and bool，怎么解决，请给我修改这句代码inputs = torch.tensor(data.values, dtype=torch.float)，不要例子

这个错误提示是因为你的 data.values 中包含了 numpy 中的 object 类型，而 torch.tensor 只支持一些特定的数据类型。 你可以先将 data 中的 object 类型转化为其他支持类型，比如 float 或者 int，然后再...

请解释这段代码：import torch # import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # def gradient(x,y): def sigmoid(x): return 1/(1 + 2.71828**x) x_data = torch.Tensor([[1.0], [2.0], [3.0], [4.0]]) y_data = torch.Tensor([[0.], [0.], [1.], [1.]]) class Model(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.linear = torch.nn.Linear(1, 1) def forward(self, x): y_pred = sigmoid(self.linear(x)) return y_pred model = Model() criterion = torch.nn.MSELoss(size_average = False) optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr = 1) for epoch in range(1000): y_pred = model(x_data) loss = criterion(y_pred, y_data) print(epoch, loss.item()) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() hour_var = torch.Tensor([[1.0]]) print("predict 1 hours", 1.0, model(hour_var).item() > 0.5) hour_var = torch.Tensor([[7.0]]) print("predict 7 hours", 7.0, model(hour_var).item() > 0.5)

- numpy：NumPy库，用于处理数值计算和数组操作。 2. 定义sigmoid函数： - sigmoid函数通过输入值x计算并返回一个介于0和1之间的概率值。在这段代码中，sigmoid函数使用了自定义的实现方式。 3. 定义输入数据(x_...

def all_gather(data): """ Run all_gather on arbitrary picklable data (not necessarily tensors) Args: data: any picklable object Returns: list[data]: list of data gathered from each rank """ world_size = get_world_size() if world_size == 1: return [data] # serialized to a Tensor buffer = pickle.dumps(data) storage = torch.ByteStorage.from_buffer(buffer) tensor = torch.ByteTensor(storage).to("cuda") # obtain Tensor size of each rank local_size = torch.tensor([tensor.numel()], device="cuda") size_list = [torch.tensor([0], device="cuda") for _ in range(world_size)] dist.all_gather(size_list, local_size) size_list = [int(size.item()) for size in size_list] max_size = max(size_list) # receiving Tensor from all ranks # we pad the tensor because torch all_gather does not support # gathering tensors of different shapes tensor_list = [] for _ in size_list: tensor_list.append(torch.empty((max_size,), dtype=torch.uint8, device="cuda")) if local_size != max_size: padding = torch.empty(size=(max_size - local_size,), dtype=torch.uint8, device="cuda") tensor = torch.cat((tensor, padding), dim=0) dist.all_gather(tensor_list, tensor) data_list = [] for size, tensor in zip(size_list, tensor_list): buffer = tensor.cpu().numpy().tobytes()[:size] data_list.append(pickle.loads(buffer)) return data_list

最后，使用循环遍历size_list和tensor_list，将每个进程发送过来的张量转换为字节流，并通过pickle.loads函数将其反序列化为原始数据。将反序列化后的数据存储在data_list列表中，并将其作为函数的返回值。 ...

batch = torch.tensor(np.repeat(0,data.shape[0]), dtype=torch.int64)

This code creates a tensor called "batch" with the same length as the first dimension of the numpy array "data". The tensor is initialized with all zeros and a data type of int64. The purpose of this ...

def __getitem__(self, idx): i = np.random.randint(0, len(self.data) - (self.ctx_len + 1)) # cheat: pick a random spot in dataset chunk = self.data[i:i+self.ctx_len+1] dix = [self.stoi[s] for s in chunk] x = torch.tensor(dix[:-1], dtype=torch.long) y = torch.tensor(dix[1:], dtype=torch.long) return x, y

首先，代码使用np.random.randint(0, len(self.data) - (self.ctx_len + 1))随机生成一个索引i，该索引用于选择数据集中的一个随机位置作为样本的起始位置。这里使用了np.random.randint函数从0到(self.ctx_...

n_train = train_data.shape[0] train_features = torch.tensor( all_features[:n_train].values,dtype = torch.float32 )

接着，使用 torch.tensor 将 numpy 数组转换为 PyTorch 中的张量格式，并指定数据类型为 float32（dtype = torch.float32）。最后，将转换后的张量保存在 train_features 变量中，以便后续使用。 需要注意的是，这...

from data_process import get_data import torch from sklearn.model_selection import train_test_split from LeNet5 import LeNet5 X, y = get_data() # 获取数据【0.025，0.035】100*0.2 = 20 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y) # 数据拆分 print(X_train.shape) #(1075, 227, 227, 1) 0 1 2 3 --- (1075, 1, 227, 227) 0 3 1 2 X_train_tensor = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32).permute(0, 3, 1, 2) # 将数据转成模型要求的形式 print(X_train_tensor.shape) X_test_tensor = torch.tensor(X_test, dtype=torch.float32).permute(0, 3, 1, 2) y_train_tensor = torch.tensor(y_train, dtype=torch.int64) train_ds = torch.utils.data.TensorDataset(X_train_tensor, y_train_tensor) # 将数据转为tensordata类型 train_dl = torch.utils.data.DataLoader(train_ds, batch_size=128, shuffle=True) # 对数据进行分批及打乱操作 network = LeNet5() # 实例化得到一个leNet-5网络模型 loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss() # 损失函数（交差熵） optimizer = torch.optim.SGD(network.parameters(), lr=0.01) # 优化器 # 模型训练 for epoch in range(1): for image, label in train_dl: y_pre = network(image) # 模型计算(前向传播) loss = loss_fn(y_pre, label) # 计算损失值 network.zero_grad() # 将网络中的所有梯度清零 loss.backward() # 计算梯度项（反向求导） optimizer.step() # 参数优化（模型训练） print('第{}轮训练，当前批次的训练损失值为：{}'.format(epoch, loss.item())) predicted = network(X_test_tensor) # 模型预测 result = predicted.data.numpy().argmax(axis=1) # 预测标签 acc_test = (result == y_test).mean() # 模型测试精度 print(acc_test) torch.save(network.state_dict(), 'leNet5-1.pt') # 保存模型参数

1. 数据准备部分：使用get_data函数获取数据，然后使用train_test_split将数据集划分为训练集和测试集，并将数据转换成模型要求的格式； 2. 模型定义部分：实例化一个LeNet-5网络模型； 3. 损失函数和优化器的...

import torch import torch.nn as nn import numpy as np import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt from torch.autograd import Variable x=torch.tensor(np.array([[i] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) y=torch.tensor(np.array([[i**2] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) #print(x,y) x,y=(Variable(x),Variable(y))#将tensor包装一个可求导的变量 net=torch.nn.Sequential( nn.Linear(1,10,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(10,20,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(20,1,dtype=torch.float32),#输出层线性输出 ) optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.05)#优化器(梯度下降) loss_func=torch.nn.MSELoss()#最小均方差 #神经网络训练过程 plt.ion() plt.show()#动态学习过程展示 for t in range(2000): prediction=torch.tensor(net(x)),#把数据输入神经网络，输出预测值 loss=loss_func(prediction, y)#计算二者误差，注意这两个数的顺序 optimizer.zero_grad()#清空上一步的更新参数值 loss.backward()#误差反向传播，计算新的更新参数值 optimizer.step()#将计算得到的更新值赋给net.parameters()D:\Anaconda\python.exe D:\py\text.py D:\py\text.py:26: UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor). prediction=torch.tensor(net(x)),#把数据输入神经网络，输出预测值 Traceback (most recent call last): File "D:\py\text.py", line 27, in <module> loss=loss_func(prediction, y)#计算二者误差，注意这两个数的顺序 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 536, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3281, in mse_loss if not (target.size() == input.size()): AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'size'

plt.plot(x.data.numpy(), prediction.data.numpy(), 'r-', lw=5) plt.text(0.5, 0, 'Loss=%.4f' % loss.data.numpy(), fontdict={'size': 20, 'color': 'red'}) plt.pause(0.1) 在这个修改后的代码中，我们...

x_data=torch.from_numpy(xy[:,:-1]) y_data=torch.from_numpy(xy[:,[-1]])

这段代码将输入数据和标签数据分别赋值给 x_data 和 y_data，并使用 PyTorch 中的 torch.from_numpy() 方法将 NumPy 数组转换为 PyTorch 中的张量（tensor）。其中 [:,:-1] 表示取所有行和除最后一列以外的...

train_x_tensor = torch.from_numpy(train_x).type(torch.FloatTensor).to(DEVICE) # (B, N, F, T) train_target_tensor = torch.from_numpy(train_target).type(torch.FloatTensor).to(DEVICE) # (B, N, T) train_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(train_x_tensor, train_target_tensor) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=shuffle)是什么意思

这段代码是将 numpy 数组转换为 PyTorch 的张量，并将其放置在 GPU 上进行训练。具体来说，它完成以下操作： - 将训练数据集（train_x 和 train_target）转换为 PyTorch 的张量。 - 将张量类型转换为 FloatTensor...

diag = np.array(sumArr.flatten())[0] + 1e-7 # 计算次方,这里是求diag开方的倒数 diag = np.power(diag, -0.5) # 对矩阵进行对角化 D = sp.diags(diag) L = D * A * D # covert norm_adj matrix to tensor L = sp.coo_matrix(L) row = L.row col = L.col i = torch.LongTensor(np.array([row, col])) data = torch.FloatTensor(L.data)是什么意思，解释没一句的意思及其含义

1. sumArr是一个二维数组，用flatten()将其展开成一维数组，再用np.array()将其转换为numpy数组； 2. diag用于计算对角线元素的值，即将一维数组的每个元素加上一个很小的数（这里是1e-7），然后取其开方的...
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在三级客户支持体系中，服务台工程师是如何处理日常问题并与其他层次协作以确保IT服务质量和连续性的？

在ITSS认证的三级客户支持体系中，服务台工程师扮演着至关重要的角色，他们负责接收和记录客户问题，并提供初步的解决方案和响应。日常工作中，服务台工程师通常需要执行以下任务： 参考资源链接：[ITSS认证：三级客户支持体系详解与项目经理角色](https://wenku.csdn.net/doc/7yvmbjk863?spm=1055.2569.3001.10343) 1. 问题记录：首先，服务台工程师需要详细记录客户提出的所有问题，确保问题描述清晰完整，并将相关信息录入IT服务管理系统中。 2. 问题分类：根据问题的性质和紧急程度，服务台工程师对问题进行分类，决定是立即解决还是转交给二线专