import pandas as pd import codecs train_df = pd.read_csv('train.csv', sep='\t', names=['question1', 'question2', 'label']) import torch from sklearn.model_selection import train_test_split from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, TensorDataset import numpy as np import pandas...
# 导入dataset库和pandas库importdatasetimportpandasaspd# 连接到数据库db=dataset.connect('sqlite:///sales_data.db')# 查询销售数据sales_table=db['sales']sales_data=sales_table.all()# 转换为DataFrame进行统计分析sales_df=pd.DataFrame(sales_data)monthly_sales=sales_df.groupby('month')['amount'].s...
return Dataset.from_pandas(input_data) else: raise ValueError("Unsupported conversion to Dataset") # 定义转化为pandas.DataFrame的具体策略 class ToDataFrameStrategy(ConversionStrategy): def convert(self, input_data): if isinstance(input_data, list) and all(isinstance(item, dict) for item in input_...
super().__init__() # 使用sin函数返回10000个时间序列,如果不自己构造数据,就使用numpy,pandas等读取自己的数据为x即可。 # 以下数据组织这块既可以放在init方法里,也可以放在getitem方法里 self.x = torch.sin(torch.arange(0, 1000, 0.1)) self.sample_num = len(self.x) self.input_len = input_len...
import torchfrom torch import nnfrom torch.utils.data import Dataset, DataLoaderclass GetTrainTestData(Dataset):def __init__(self, input_len, output_len, train_rate, is_train=True):super().__init__()# 使用sin函数返回10000个时间序列,如果不自己构造数据,就使用numpy,pandas等读取自己的数据为x...
使用torch.utils.data.TensorDataset根据Tensor创建数据集(numpy的array, Pandas的DataFrame需要先转换成Tensor) 使用torchvision.datasets.ImageFolder根据图片目录创建图片数据集 继承torch.utils.data.Dataset创建自定义数据集 此外,还可以通过: torch.utils.data.random_split将一个数据集分割成多份,常用于分割训练集,验证...
Welcome to the Pandas for Data Science repository! This course is designed to take you from beginner to proficient in using Pandas, the powerful data manipulation library in Python. Whether you're just starting your data science journey or looking to sharpen your skills, this repository contains ...
在上述代码中,我们首先通过 Pandas 库将 CSV 文件读入到内存中;然后在__init__()方法中将数据集的 X 和 y 值分别存储到self.X和self.y中;最后在__getitem__()方法中,根据给定的索引获取对应的样本,并将其转换为 PyTorch 的 Tensor 对象。 DataLoader ...
[fuse,pandas]'], pin_sdk_version=False) run_config = RunConfiguration() run_config.environment.docker.enabled = True run_config.environment.python.conda_dependencies = conda # configure pipeline step to use dataset as the input and output prep_step = PythonScriptStep(script_name="prepare.py"...
We used UNET model for our segmentation. python deep-learning tensorflow keras pandas python3 segmentation brain nueral-networks u-net tumor-detection brain-tumor-segmentation tumor-segmentation brats2018 brats18 brain-tumor-classification brats-dataset brain-tumor-detection u-net-keras Updated Nov 15...