train_data=TensorDataset(x_train_tensor, y_train_tensor)

时间: 2024-05-31 15:11:09 浏览: 54
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train_data-数据集

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这行代码是将训练数据x_train_tensor和对应的标签y_train_tensor封装成一个TensorDataset对象，以便于后续的训练。TensorDataset是一个PyTorch中提供的数据集类，用于封装Tensor类型的数据。在训练过程中，我们通常需要将数据转换成Tensor类型，并将其封装成TensorDataset对象，以便于PyTorch进行训练。在这个例子中，x_train_tensor和y_train_tensor都是Tensor类型的数据，因此我们可以直接将它们封装成一个TensorDataset对象。
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使用 TensorDataset(x_train_tensor, y_train_tensor) 可以将两个 Tensor 组合成一个数据集对象，该对象可以传递给 DataLoader 类，用于在训练过程中加载数据。 在 DataLoader 中，我们可以使用 batch_size 参数...

详解train_data=TensorDataset(x_train_tensor,y_train_tensor)

在这里，x_train_tensor和y_train_tensor是我们的训练数据。x_train_tensor是一个大小为[n_samples, n_features]的张量，其中n_samples是样本数，n_features是特征数。y_train_tensor是一个大小为[n_...

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)

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...

解释代码train_len = 8000 X_train, X_test = data[:10, :8000, :, :], data[:10, 8000:, :, :] Y_train, Y_test = data[10:, :8000, :, :], data[10:, 8000:, :, :] # 转为tensor X_train = torch.FloatTensor(X_train) Y_train = torch.FloatTensor(Y_train) X_test = torch.FloatTensor(X_test) Y_test = torch.FloatTensor(Y_test) batch_size = 8 n_iters = 100000 num_epochs = n_iters / (len(X_train) / batch_size) num_epochs = int(num_epochs) train = torch.utils.data.TensorDataset(X_train,Y_train) test = torch.utils.data.TensorDataset(X_test,Y_test) train_loader = DataLoader(train, batch_size = batch_size, shuffle = False) test_loader = DataLoader(test, batch_size = batch_size, shuffle = False)

接下来，它将每个数据集分为输入（X_train和X_test）和目标（Y_train和Y_test）部分。 然后，代码将数据集转换为PyTorch的FloatTensor类型，以便与PyTorch模型兼容。接着，它定义了batch_size（批次...

train_tensor = data_utils.TensorDataset(sig_train, lab_train)

这段代码是用来干什么的？...这段代码的作用是创建一个TensorDataset对象，使用sig_train和lab_train作为输入，从而将输入数据转化为张量形式，并且将sig_train和lab_train打包为一个数据集供后续使用。

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

- 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（在 PyTorch 中，FloatTensor 是默认的张量类型）。 - 将张量放置在指定的设备（DEVICE）上，这里通常指的是 ...

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_dataset = data.TensorDataset(train_data, train_labels) test_dataset = data.TensorDataset(train_data, train_labels) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=...

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

7. 将训练数据转换为 PyTorch 张量，并返回训练数据集 train_x 和 train_y。 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。

train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train,y_train)) print('train_db=',type(train_db)) train_db = train_db.shuffle(10000) # 打乱数据 train_db = train_db.batch(128) train_db = train_db.map(preprocess)

这段代码是利用 TensorFlow 中的 Dataset 模块创建一个数据集 train_db，其中包含训练数据 x_train 和标签 y_train。使用 from_tensor_slices 函数可以将两个数据序列变成一个 Dataset 对象。输出语句 print('train_...

train_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(train_x_tensor, train_y_tensor)

具体来说，它将 train_x_tensor 和 train_y_tensor 作为输入参数，并将它们打包成一个数据集对象。 在 PyTorch 中，数据集对象用于封装数据集，并提供一些常用的数据访问方法。TensorDataset 是一个特殊的数据集...

train_data = 2352 train = veccc_dv[:train_data, :] test = veccc_dv[train_data:, :] train_X = train[:, :6] train_Y = train[:, 6:] test_X = test[:, :6] test_Y = test[:, 6:] #模型搭建 model = Sequential() input_shape = (6, 3) model.add(LSTM(64, input_shape=input_shape)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) model.add(Dropout(0.25)) #模型编译 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') #模型训练 history = model.fit(train_X, train_Y, epochs=50, validation_data=(test_X, test_Y), verbose=3, shuffle=False) tf.keras.backend.print_tensor(input_shape)请依据错误提示修改代码

history = model.fit(train_X, train_Y, epochs=50, validation_data=(test_X, test_Y), verbose=3, shuffle=False) tf.print(input_shape) # 使用 tf.print 打印 input_shape 这里将 input_shape 修改为了 ...

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...

merged_data_with_env.to_excel('输出/输出数据/神经网络标准化数据.xlsx',index=False) X = merged_data_with_env.drop(columns=ag_env_scaled.columns.union(dj_env_scaled.columns)) y = merged_data_with_env[ag_env_scaled.columns.union(dj_env_scaled.columns)] y = merged_data_with_env[['ag_平均温度', 'ag_平均湿度', 'ag_05um', 'ag_5um', 'dj_平均温度', 'dj_平均湿度', 'dj_05um', 'dj_5um']].copy() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 转换数据为 PyTorch 张量 X_train_tensor = torch.tensor(X_train.values, dtype=torch.float32) y_train_tensor = torch.tensor(y_train.values, dtype=torch.float32) X_test_tensor = torch.tensor(X_test.values, dtype=torch.float32) y_test_tensor = torch.tensor(y_test.values, dtype=torch.float32) print(X_test_tensor())

接下来，代码使用 drop() 方法删除 ag_env_scaled 和 dj_env_scaled 列，将其余列作为特征数据 X，而 ag_env_scaled 和 dj_env_scaled 列则组成目标数据 y。 然后，代码使用 train_test_split() ...

# 划分训练集和测试集，70% 作为训练集 train_size = int(len(data_X) * 0.7) test_size = len(data_X) - train_size train_X = data_X[:train_size] train_Y = data_Y[:train_size] test_X = data_X[train_size:] test_Y = data_Y[train_size:] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 2) train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 1) test_X = test_X.reshape(-1, 1, 2) train_x = torch.from_numpy(train_X) train_y = torch.from_numpy(train_Y) test_x = torch.from_numpy(test_X)

其中train_X和test_X是输入特征，train_Y和test_Y是对应的标签。reshape操作将二维的输入特征变成了三维的tensor，第一个维度表示样本数量，第二个维度表示每个样本只有一个特征，第三个维度表示每个特征有两个值。...

train_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(train_x_tensor, train_y_tensor)是什么意思

具体来说，它将 train_x_tensor 和 train_y_tensor 作为输入参数，并将它们打包成一个数据集对象。 在 PyTorch 中，数据集对象用于封装数据集，并提供一些常用的数据访问方法。TensorDataset 是一个特殊的数据集...

train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root=r"G:\Desktop\demo\data", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor, download=True) test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root=r"G:\Desktop\demo\data", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor, download=True) train_data_size = len(train_data) test_data_size = len(test_data) print("训练数据集的长度为：{}".format(train_data_size)) print("测试数据集的长度为：{}".format(test_data_size)) # 利用Dataloader来加载数据集 train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64) test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64) for data in test_dataloader: print("1")报错

train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root=r"G:\Desktop\demo\data", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True) test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root=r"G:\...

train_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(train_x_tensor, train_y_tensor)中的data是什么意思

这里使用 TensorDataset 将 train_x_tensor 和 train_y_tensor 打包成一个数据集对象，从而方便地传递给 DataLoader 进行批量加载数据。在训练模型时，模型将从 train_x_tensor 中获取输入数据，从 train_y_tensor ...

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