Convertir les Pandas dataframe de PyTorch tenseur?

Je voudrais former un réseau de neurones simple sur PyTorch à l'aide d'une base de données personnelle. Cette base de données est importé à partir d'un fichier Excel et stockées dans df.

L'une des colonnes est nommé "Target", et c'est la variable cible du réseau. Comment puis-je utiliser ce bloc de données comme entrée pour la PyTorch réseau de neurones?

J'ai essayé ceci, mais ça ne fonctionne pas:

target = pd.DataFrame(data = df['Target'])
train = data_utils.TensorDataset(df, target)
train_loader = data_utils.DataLoader(train, batch_size = 10, shuffle = True)
InformationsquelleAutor M. Fabio | 2018-05-12
  1. 19

    Je fais référence à la question dans le titre que vous n'avez pas spécifié de quelque chose d'autre dans le texte, donc il suffit de convertir le DataFrame dans un PyTorch tenseur.

    Sans informations sur vos données, je suis juste en prenant les valeurs flottantes comme exemple les objectifs ici.

    Convertir les Pandas dataframe de PyTorch tenseur?

    import pandas as pd
import torch
import random

# creating dummy targets (float values)
targets_data = [random.random() for i in range(10)]

# creating DataFrame from targets_data
targets_df = pd.DataFrame(data=targets_data)
targets_df.columns = ['targets']

# creating tensor from targets_df 
torch_tensor = torch.tensor(targets_df['targets'].values)

# printing out result
print(torch_tensor)

    De sortie:

    tensor([ 0.5827,  0.5881,  0.1543,  0.6815,  0.9400,  0.8683,  0.4289,
         0.5940,  0.6438,  0.7514], dtype=torch.float64)

    Testé avec Pytorch 0.4.0.

    J'espère que cette aide, si vous avez d'autres questions n'hésitez pas. 🙂

    • À l'aide de votre code que j'ai écrit ceci: train_target = torch.tensor(train['Target'].values) train = torch.tensor(train.drop('Target', axis = 1).values) train_tensor = data_utils.TensorDataset(train, train_target) train_loader = data_utils.DataLoader(dataset = train_tensor, batch_size = batch_size, shuffle = True) l'Exécution du réseau neuronal modèle, j'obtiens cette erreur: RuntimeError: Expected object of type torch.FloaTtensor but found type torch.DoubleTensor for argument #4 'mat1'
    • Ce PyTorch version version utilisez-vous? Version 0.3.1. est très différente de la version 0.4.0. .
    • Je suis en utilisant pytorch 0.4.0, testé avec print(torch.__version__)
    • Comment est-ce que votre DataFrame ressembler? Le mieux serait de mettre à jour votre question, sinon il va être difficile de reproduire votre problème.
    InformationsquelleAutor MBT
  2. 6

    Peut-être essayer ce pour voir si elle peut résoudre votre problème(en fonction de votre exemple de code)?

    train_target = torch.tensor(train['Target'].values.astype(np.float32))
train = torch.tensor(train.drop('Target', axis = 1).values.astype(np.float32)) 
train_tensor = data_utils.TensorDataset(train, train_target) 
train_loader = data_utils.DataLoader(dataset = train_tensor, batch_size = batch_size, shuffle = True)
    InformationsquelleAutor Allen
  3. 1

    Simplement de convertir les pandas dataframe -> numpy array -> pytorch tensor. Un exemple de cela est décrit ci-dessous:

    import pandas as pd
import numpy as np
import torch

df = pd.read_csv('train.csv')
target = pd.DataFrame(df['target'])
del df['target']
train = data_utils.TensorDataset(torch.Tensor(np.array(df)), torch.Tensor(np.array(target)))
train_loader = data_utils.DataLoader(train, batch_size = 10, shuffle = True)

    J'espère que cela va vous aider à créer vos propres jeux de données à l'aide de pytorch (Compatible avec la dernière version de pytorch).

    InformationsquelleAutor Gaurav Shrivastava