train_data_tensor_list = [torch.tensor(x) for x in train_data_list] train_data_tensor = torch.stack(train_data_tensor_list) train_label_tensor = torch.tensor(train_label_list) val_data_tensor = torch.stack(val_data_list) val_label_tensor = torch.tensor(val_label_list) train_dataset = TensorDataset(train_data_tensor, train_label_tensor) val_dataset = TensorDataset(val_data_tensor, val_label_tensor)
时间: 2023-08-11 15:04:36 浏览: 94
这段代码是用来创建 PyTorch 的 TensorDataset 数据集的。首先,train_data_list 是一组训练数据,每个元素都是一个样本,可以理解为一个输入向量。train_label_list 是对应的标签,即每个样本的正确输出。接下来,将 train_data_list 中的每个元素都转化为一个 PyTorch 的 tensor,并将这些 tensor 存储在一个列表 train_data_tensor_list 中。然后,使用 torch.stack() 函数将 train_data_tensor_list 中的 tensor 沿着一个新的维度进行拼接,得到一个形状为 [num_samples, input_dim] 的二维 tensor,其中 num_samples 是样本数,input_dim 是每个样本的输入维度。train_label_tensor 也是类似的 tensor,其中每个元素是一个标签。同样的方法用于创建 val_dataset。最后,train_dataset 和 val_dataset 都被封装在 TensorDataset 中,可以用于 DataLoader 进行批量化训练。
相关问题
X_train_tensor = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32)报错
这个错误通常是由于你的 X_train 数据中包含了非数字类型的数据,导致无法转换为 tensor 类型的数据。请检查一下你的 X_train 数据是否有缺失值或者非数字值。如果有,你需要先对这些数据进行处理,例如使用 Pandas 库中的 fillna 函数进行缺失值填充,或者使用其他的数据清洗方法。如果你的数据确保都是数字类型,那么可以尝试将 X_train 的数据类型转换为 float 类型,例如:
```
X_train = X_train.astype('float32')
X_train_tensor = torch.tensor(X_train)
```
如果你能提供更多的代码和错误信息,我可以更好地帮助你解决问题。
train_x=torch.tensor(df1)
这段代码将一个名为`df1`的Pandas数据框转换为一个PyTorch张量`train_x`。转换后的张量的形状与原始数据框的形状相同,并且张量中的数据类型与数据框中的数据类型相对应。
需要注意的是,这种转换方式只适用于数据框中所有的列都是数值型数据。如果数据框中包含非数值型数据,例如字符串或分类变量,需要先将它们转换为数值型数据,才能将整个数据框转换为张量。
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