#tensor([-4.,2.], dtype=torch.float64)tensor(0., dtype=torch.float64) #tensor([7., -2.], dtype=torch.float64)tensor(1., dtype=torch.float64) #tensor([ -7., -17.], dtype=torch.float64)tensor(1., dtype=torch.float64) #tensor([9.,12.], dtype=torch.float64)tensor(0., ...
import torch from torch.utils.data import Dataset, DataLoader import numpy as np import torch.nn.functional as F class DiabetesDataset(Dataset): def _
import torch.utils.data as Data BATCH_SIZE = 5 x = torch.linspace(1, 11, 11) y = torch.linspace(11, 1, 11) print(x) print(y) # 把数据放在数据库中 torch_dataset = Data.TensorDataset(x, y) loader = Data.DataLoader( # 从数据库中每次抽出batch size个样本 dataset=torch_dataset, bat...
sys.path.append(hello_pytorch_DIR) from model.lenet importLeNetfrom tools.my_dataset import RMBDataset # RMBDataset类 # from tools.common_tools import set_seed def set_seed(seed=1): random.seed(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) set_seed()...
torch_dataset=Data.TensorDataset(data_tensor=x,target_tensor=y)TypeError:__init__()got an unexpected keyword argument'data_tensor' 但是,改成deal_dataset = TensorDataset(x_data, y_data)这样就OK了。 接下来,我们来继承 Dataset类 ,写一个将数据处理成DataLoader的类。
在pytorch中,通过torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.Dataset,我们可以使用预先加载的数据集(如FashionMNIST)以及自己的数据(custom dataset)。其中Dataset存储了样本(samples)及其相应的标签(labels),而DataLoader则围绕Dataset包装了一个可迭代的数据集,以便能够方便地访问这些样本。
self.linear3=torch.nn.Linear(4,1) # 加入激活因子 self.sigmoid=torch.nn.Sigmoid() defforward(self,x): # 多层神经网络传递 x=self.sigmoid(self.linear1(x)) x=self.sigmoid(self.linear2(x)) x=self.sigmoid(self.linear3(x)) returnx ...
一般标签值应该是Long整数的,所以标签的tensor可以用torch.LongTensor(数据)或者用.long()来转化成Long整数的形式。 如果要使用PyTorch的GPU训练的话,一般是先判断cuda是否可用,然后把数据标签都用to()放到GPU显存上进行GPU加速。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
1 . TensorDataset() 和 DataLoader() importtorchimporttorch.utils.dataasData x=torch.linspace(1,10,10)y=torch.linspace(10,1,10)torch_dataset=Data.TensorDataset(x,y)loader=Data.DataLoader(dataset=torch_dataset,batch_size=5,shuffle=False)defshow_batch():forepochinrange(3):forstep,(batch_x,ba...
[0]# 最后一列不要,即要前9列,不要最后的一列self.x_data = torch.from_numpy(xy[:, :-1])# [-1]则拿出来的是一个矩阵,去了中括号则拿出向量self.y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]])# magic function# 后面可以用dataset[index]def __getitem__(self, index):return self.x_data[...