李沐动手学深度学习（PyTorch）04 数据操作 + 数据预处理

最新推荐文章于 2024-09-13 20:41:03 发布

原创最新推荐文章于 2024-09-13 20:41:03 发布 · 454 阅读

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在尝试使用PyTorch进行数据处理时遇到了类型转换错误。代码中尝试将`inputs`和`outputs`的值转换为int64类型的张量，但未给出具体的输入数据导致了错误。解决方案是确保`inputs`和`outputs`是可迭代的，并且所有元素都能被转换为整数。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

出现如下错误：

解决方法：

import torch

x, y = torch.tensor(inputs.values,
                    dtype=torch.int64), torch.tensor(outputs.values,
                                                     dtype=torch.int64)
x, y

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《动手学深度学习pytorch版》（李沐）课程笔记--数据操作及预处理

qq_53385106的博客

01-11

934

一.N维数组 N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构，其中： 0维数组即标量； 1维数组即向量； 2维数组即矩阵； 3维数组最简单的即为RGB图片（宽×高×通道）；注：彩色图片的通道数为3（因为有三原色），黑白图片的通道数为1。 4维数组可以理解为n个三维数组放在一起，如RGB图片的批量（批量大小×宽×高×通道） 5维数组如一个视频的批量（批量大小×时间×宽×高×通道）二.创建数组创建数组需要3个要素。 1.数组形状，如3×4矩阵 2.每个元素的数据类型，如32位浮点数

李沐-动手学深度学习Pytorch版（逐渐更新版）

weixin_59959722的博客

07-23

1028

深度学习的应用：图片分类物体分割和检测样式迁移（把样式图片和内容图片结合-类似于滤镜）人脸合成（用算法合成人脸-假的人脸）文字生成图片文字生成（gpt3-问问题然后回答）无人驾驶案例研究-广告点击预测点击率。

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pandas读取csv数据处理缺失值转换为torch张量

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08-06

724

文章目录创建数据集pandas读取数据集处理缺失值转换为张量创建数据集 import os #在当前路径下创建data目录，exist_ok表示只在目录不存在时创建，目录已存在不报错 os.makedirs(os.path.join('..','data'),exist_ok=True) data_file=os.path.join('..','data','house_tiny.csv') with open(data_file,'w') as f: f.write('NumRooms,Alle

李沐动手学深度学习 python0基础 05数据预处理

weixin_46230501的博客

04-25

1826

import pandas as pd import os import torch os.makedirs(os.path.join('..','data1'),exist_ok=True) #用来创建多层目录，exist_ok=True意思是如果已经存在这层目录也不会有影响，若=False则会报错 data1_file = os.path.join('..','data1','Animal Acrossing.csv') ##创建data1_file 路径，文件名与类型如后所示 with open(

【李沐--深度学习笔记】001数据操作+数据预处理

m0_73697075的博客

10-31

233

① 机器学习用的最多的是N维数组，N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。

04数据操作+数据预处理（李沐深度学习笔记）

裂缘冰释

09-06

624

数据操作 首先，我们导入torch。请注意，虽然它被称为Pytorch,但我们应该导入torch而不是 Pytorch。张量表示一个数值组成的数组，这个数组可能有多个维度。我们可以通过张量的shape属性来访间问张量的形状和张量中元素的总数通过shape可以查看张量的形状（维度），numel()（即number of elements的缩写）可以查看张量有多少元素要改变一个张量的形状而不改变元素数量和元素值，我们可以调用 reshape函数。使用全0、全1、其他常量或者从特定分布中随机采

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09-25

306

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个人学习笔记1：动手学深度学习pytorch版-李沐

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08-31

1666

主要记录学习笔记，学习书目为李沐老师的《动手学习深度学习》重预备知识开始记录。开源书籍地址：https://zh-v2.d2l.ai/chapter_preface/index.htmll 李沐老师B站视频：https://space.bilibili.com/1567748478/channel/seriesdetail?sid=358497

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在学习深度学习的过程中，李沐的《动手学深度学习》PyTorch版本是一个非常受欢迎的教程资源。该书提供了丰富的实践代码，帮助读者深入理解深度学习的原理与应用。然而，在按照书中指导进行实践时，可能会遇到一些...

动手学深度学习PyTorch版2.2数据预处理-笔记&练习详解-jupyter源代码

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