编写pytorch代码,读取时序数据集dataset,首先将数据集通过滑动窗口划分法按照比例为0.7:0.2:0.1划分为训练集、验证集和测试集。然后将除了最后一列的所有列放入特征集和将最后一列放入标签集
时间: 2024-03-27 12:36:50 浏览: 17
以下是一个读取时序数据集并按比例划分为训练集、验证集和测试集的示例代码。该代码还将数据集中的特征和标签分别存储在两个张量中。
```python
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
class MyDataset(Dataset):
def __init__(self, data):
self.data = data
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, idx):
return self.data[idx]
# 读取数据集
data = torch.load('data.pt')
# 划分数据集
train_ratio, val_ratio, test_ratio = 0.7, 0.2, 0.1
n = len(data)
train_size, val_size = int(n * train_ratio), int(n * val_ratio)
test_size = n - train_size - val_size
train_data = MyDataset(data[:train_size])
val_data = MyDataset(data[train_size:train_size+val_size])
test_data = MyDataset(data[train_size+val_size:])
# 定义数据加载器
batch_size = 32
train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True)
val_loader = DataLoader(val_data, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=batch_size, shuffle=True)
# 处理特征和标签
features = torch.stack([sample[:-1] for sample in data])
labels = torch.stack([sample[-1] for sample in data])
```
其中,`data.pt`是保存时序数据集的文件,其内容应为一个形状为`(N, D)`的张量,其中`N`表示数据集大小,`D`表示每个样本的特征维度。在代码中,`MyDataset`是一个自定义的数据集类,它的`__getitem__`方法返回数据集中的一个样本,这里假设数据集是一个由张量组成的列表。在划分数据集后,可以使用`DataLoader`类将数据集转换为`DataLoader`对象,以便批量读取数据。最后,特征和标签分别使用`torch.stack`函数组合为张量。
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