self.data = np.array(self.df) self.train_data = self.data[:, 2:-1] self.train_label = self.data[:, 1] self.train_data = self.train_data.astype(np.float32) self.train_label = self.train_label.astype(np.int64) self.train_data = torch.from_numpy(self.train_data) self.train_la...
import pandas as pd data = pd.read_csv(data_file) 1. 2. 为了处理缺失的数据,典型的方法包括插值和删除 插值 插入平均值 inputs, outputs = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2] inputs = inputs.fillna(inputs.mean()) 1. 2. 对于inputs中的类别值或者离散值,我们将NAN视为一个类别 input...
数据格式为csv，每一行是一条数据，用逗号分隔，一个文件大约是500G，共两个文件。
创建一个自定义的数据集类DiabetesDataset,用于加载和处理数据。该类继承自torch.utils.data.Dataset类,并包含以下方法:init:加载数据文件(假定是CSV格式),将数据分为特征(x_data)和标签(y_data),并存储数据集的长度(len)。getitem:用于获取数据集中特定索引位置的样本。len:返回数据集的总长度。 创建数据集实例dat...
csv from torch.utils.data import Dataset,DataLoader from torchvision import transforms from PIL import Image class pokemom(Dataset): def __init__(self,root,resize,mode,): super(pokemom,self).__init__() # 保存参数 self.root=root self.resize=resize # 给每一个类做映射 self.name2label={} ...
labels.csv : excel表格, 图片名称+品种名称 我喜欢先用pandas把表格信息读出来看一看 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('./dog_breed/labels.csv') print(df.info()) print(df.head()) 看到,一共有10222个数据,id对应的是图片的名字,但是没有后缀 .jpg。 breed对应的是犬种...
# 如果不是直接传入数据data,这里定义一个加载数据的方法def__load_data__(self,csv_paths:list):# 假如从 csv_paths 中加载数据,可能要遍历文件夹读取文件等,这里忽略# 可以拆分训练和验证集并返回train_X, train_Y, valid_X, valid_Ypassdefpreprocess(self,data):# 将data 做一些预处理pass...
#载入自定义数据集training_data=data.TabularDataset(path = 'quora.csv',format = 'csv',fields = fields,skip_header = True)print(vars(training_data.examples[0]))现在，让我们将数据集分为训练和验证数据 import randomtrain_data, valid_data = training_data.split(split_ratio=0.3, random_state = ...
self.y_data= torch.from_numpy(xy[:, [-1]])## 索引:下标操作def__getitem__(self, index):returnself.x_data[index], self.y_data[index]## 返回数据量def__len__(self):returnself.len dataset= DiabetesDataset('diabetes.csv.gz')##num_workers多线程train_loader = DataLoader(dataset =dataset...
该数据集直接内置在 scikit-learn 中,可以用scikit-learn 模块的load_breast_cancer 函数来加载数据(也可以从csv文件中读取): fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitif__name__=="__main__":# 加载乳腺癌数据集...