动手学深度学习 PyTorch版_个人笔记

nmslnmsl_n

已于 2022-03-13 14:45:22 修改

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分类专栏： Python 文章标签： pytorch 深度学习 python

于 2022-03-10 22:29:42 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/nmslnmsl_n/article/details/123411960

本文介绍了使用PyTorch进行数据预处理的步骤，包括处理缺失值、使用get_dummies进行one-hot编码，以及将数据转换为张量格式。在数据预处理阶段，对缺失值进行了插值处理，并使用fillna()函数用列均值填充。之后，利用get_dummies将类别特征转换为二进制表示。最后，将预处理后的数据转换为张量，为后续的线性神经网络模型做准备。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

day01

b站：https://space.bilibili.com/1567748478/channel/seriesdetail?sid=358497
教材：https://zh-v2.d2l.ai/chapter_preface/index.html#sec-code
代码注解：https://blog.youkuaiyun.com/shakalakaphd/category_10318255_2.html

03 安装

我没有按照他的来我使用的是anaconda
1）anaconda prompt
2) cd 到下载好的jupyter记事本位置
3）jupyter notebook
即可

04 数据操作+数据预处理

（沐神没告诉我在jupyter记事本的位置…尬住
数据操作：notebooks/pytorch/chapter_preliminaries/ndarray.ipynb
数据预处理：notebooks/pytorch/chapter_preliminaries/pandas.ipynb

数据预处理

读取数据集

下载torch很慢
→ pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch
在这里插入图片描述
我保存在了./data1/house_tiny.csv

import os
os.makedirs(os.path.join('.', 'data1'), exist_ok=True)
data_file = os.path.join('.', 'data1', 'house_tiny.csv')
with open(data_file, 'w') as f:
    f.write('NumRooms,Alley,Price\n')  # 列名
    f.write('NA,Pave,127500\n')  # 每行表示一个数据样本
    f.write('2,NA,106000\n')
    f.write('4,NA,178100\n')
    f.write('NA,NA,140000\n')