pytorch---之读取csv文件

最新推荐文章于 2023-03-16 21:56:23 发布
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分类专栏： pytorch
本文转载自 优快云 博客的一篇文章，原文链接为 https://blog.youkuaiyun.com/u014630987/article/details/79887062，详细内容请访问原文链接获取。

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PyTorch-Forecasting：一款新的时间序列预测库
KwyxLibrary的博客
09-29 688
首先，我们准备时间序列数据，并使用PyTorch-Forecasting提供的数据集类对数据进行处理。最近，PyTorch-Forecasting成为了一个备受关注的时间序列预测库，它提供了强大的功能和灵活性，使得时间序列预测变得更加简单和高效。本文将详细介绍PyTorch-Forecasting库的功能和使用方法，并提供相应的源代码示例。通过这个新的时间序列预测库，我们可以更加方便地构建和训练模型，并进行准确的预测。安装完成后，我们可以开始使用PyTorch-Forecasting来进行时间序列预测。
pytorch读取自己的csv数据集
qq_39635353的博客
05-24 3208
自己需要完成一个基于时序信号数据的自编码器，但是在读取数据时遇到了一些困难。数据集（无标签）由csv文件构成，每个数据样本为一个csv文件，csv文件中的数据为4列512行。 博客园同步: pytorch读取自己的csv数据集 python代码 // 重写dataset类 import os import torch import pandas as pd from torch.utils.data import Dataset from torch.utils.data import DataLoader
pytorch入门：读取CSV文件并自己搭建一个回归神经网络
kunAUGUST的博客
06-02 1万+
原始数据 In this part of this exercise, you will implement linear regression with one variable to predict profits for a food truck. Suppose you are the CEO of a restaurant franchise and are considering different cities for opening a new outlet. The chain alre
matlab 读取csv_利用Pytorch进行数据加载1--CSV文件的读取和显示
weixin_39806948的博客
12-04 416
import os # 文件处理模块，用于处理文件和目录 import torch # pytorch的深度学习框架 import pandas as pd #人脸识别库 from skimage import io, transform # skimage为数字图像处理包，io用于读取、保存和显示图片或视频，transform用于几何变换和其他变换 import numpy as np ...
pytorch读取csv数据集
qq_42653159的博客
04-30 1万+
在pytorch中已经包含了许多的内置数据集，我们可以很简单的调用其内置的，但是在现实的过程之中我们往往会使用自己的数据集。这就使得读取自己的数据集并进行训练会有很大的问题。 因此对于csv格式的数据集合，以下图为例 每一份csv文件为一个样本，对应的标签数据也是使用csv格式进行存储。 对于这种情况，我们可以使用重写dataset类来解决这个问题，利用迭代的方式依次读取对应的data和label。 代码如下： class myDataSet(Dataset): def __i.
python读取csv数据
snake_seeker的博客
05-04 3335
背景 总结经常用到的python函数小技巧 data = pd.read_csv(fname, encoding="gbk",keep_default_na=False)# 读取空字符串而不是nan了 # data.iloc[1] 得第2行的数据 # data.iloc[1][1] 第2行第2个数据 # data.iloc[:, 1] # 第2列，即列名称为'B'的列，1 4 9 13 # data.iloc[:, 0:3]
基于pytorch，教我如何读取csv文件里面的数据
weixin_42588672的博客
01-09 472
要在 PyTorch 中读取 CSV 文件，你需要先安装 pandas 库，然后使用 pandas 的 read_csv 函数读取 CSV 文件，例如： import pandas as pd# 读取 CSV 文件 df = pd.read_csv('file.csv') # 打印数据 print(df) ...
pytorch---之dataloader使用pandas读取csv(不一次性将csv全部读入内存)
热门推荐
zxyhhjs2017的博客
09-27 1万+
我们使用pandas的read_csv()函数中的iterators=True 来将csv循环分批读取进内存，（如果不使用iterators参数的话，数据量很大的csv文件，会全部读到内存当中去，内存肯定不够）代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- import csv import pandas as pd import numpy as np import torch...
Pytorch数据集搭建与加载 pytorch-Datasets & DataLoaders +注释
10-31
在PyTorch中，数据处理是深度学习模型训练的关键步骤之一。`Pytorch-Datasets & DataLoaders` 是PyTorch框架中用于管理和加载数据集的两个核心组件，它们为高效且灵活的数据处理提供了强大的支持。本文将详细介绍...
Diabetes数据集+Pytorch-FNN网络
07-31
1. 数据加载：了解如何使用pandas库读取CSV文件，并将数据转换为PyTorch的数据加载器格式。 2. 数据预处理：查看特征缩放、缺失值处理等步骤，理解为什么这样做以及它们对模型性能的影响。 3. 模型构建：研究`nn....
pytorch实现根据csv分类
06-18
- `csvtotxt.py` 文件可能用于将CSV数据转换成文本格式，以便PyTorch能够读取。在预处理阶段，我们需要加载CSV文件，可能包含特征和标签列。使用pandas库可以方便地读取和处理CSV数据。对数据进行清洗，例如处理...
pytorch 实现yolo3详细理解（五）训练自己数据集和csv数据集标签处理
12-21
摘要 前面基本已经将yolo3的大致细节都分析了，那么现在就要训练自己下载的数据集来看下效果，进行迁移学习，首先我会先对github本身自定义的custom数据集进行训练，只有一张照片，一个标签签，之后训练自己的数据集是摇从xml文件先提取标签，完全按照custom中的格式进行布局，然后修改一下cfg文件就可以运行。dataset源码是对txt文件的处理，在实际运行中对数据进行分析是利用panda，所以直接利用panda生成csv文件进行读取更加方便。代码githubhttps://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 custom数据集文件 在
Pytorch 实现数据集自定义读取
09-18
今天小编就为大家分享一篇Pytorch 实现数据集自定义读取，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Pytorch提取模型特征向量保存至csv的例子
09-18
今天小编就为大家分享一篇Pytorch提取模型特征向量保存至csv的例子，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
1-手写数字识别-pytorch版本（从csv文件读取数据）
ww596520206的博客
03-13 1030
本文对手写数字识别进行分类，数据使用csv格式，版本使用pytorch版本，模型自己搭建。
pytorch版训练retinanet-csv数据集
weixin_45670912的博客
05-16 4223
首先得制作好自己的数据集 我的数据是来自比赛的一个数据集 里面就是voc格式的数据集 所以 我只需要将VOC数据集转化为csv格式就可以 如果直接是图片 要制作VOC数据集的 可以看我的另一篇关于yolov3的训练 里面有介绍 1 制作自己的数据集 代码如下 import os import xml.etree.ElementTree as ET import random import math import argparse def parse_args(): parser = argp
pytorch自定义数据读取
CCB的博客
09-02 876
pytorch的数据读取主要跟三个类有关： 1. Dataset 2. DataLoader 3. DataLoaderIter 定义自己的Dataset类 定义自己的Dataset类（继承torch.utils.data.Dataset）并实现两个成员方法 1. __getitem__() 2. __len__() class MyDataset(data.Dataset...
Excel/Csv文件数据转成PyTorch张量导入模型代码
快乐白给的博客
03-16 831
Excel/Csv文件数据转成PyTorch张量导入模型代码
Pytorch教程（十八）tensor的保存为csv，并加载
vincent_duan的专栏
11-19 1万+
保存 有一个tensor数据需要保存，这时训练好的一个节点embedding： 我们需要把结果保存下来： 刚开始使用的是： np.savetxt('./obj/model.csv',model.encode().numpy(),fmt='%.2f',delimiter=',') 但是运行报错： 提示说要使用tensor.detach().numpy() detach()方法的作用是从计算图中脱离出来。返回一个新的tensor，新的tensor和原来的tensor共享数据内存，但不涉及梯度计算，即req
kagglePS C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification> mkdir data 目录: C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification Mode LastWriteTime Length Name ---- ------------- ------ ---- d----- 2025/7/7 16:27 data PS C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification> mkdir data/dogs-vs-cats 目录: C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification\data Mode LastWriteTime Length Name ---- ------------- ------ ---- d----- 2025/7/7 16:27 dogs-vs-cats PS C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification> kaggle competitions download -c dogs-vs-cats 403 Client Error: Forbidden for url: https://www.kaggle.com/api/v1/competitions/data/download-all/dogs-vs-cats PS C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification> rm sampleSubmission.csv rm : 找不到路径“C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification\sampleSubmission.csv”，因为该路径不存在。 所在位置 行:1 字符: 1 + rm sampleSubmission.csv + ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ + CategoryInfo : ObjectNotFound: (C:\Users\TZM\De...eSubmission.csv:String) [Remove-Item], ItemNotFoundException + FullyQualifiedErrorId : PathNotFound,Microsoft.PowerShell.Commands.RemoveItemCommand PS C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification> rm test1.zip rm : 找不到路径“C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification\test1.zip”，因为该路径不存在。 所在位置 行:1 字符: 1 + rm test1.zip + ~~~~~~~~~~~~ + CategoryInfo : ObjectNotFound: (C:\Users\TZM\De...ation\test1.zip:String) [Remove-Item], ItemNotFoundException + FullyQualifiedErrorId : PathNotFound,Microsoft.PowerShell.Commands.RemoveItemCommand PS C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification> unzip train.zip unzip : 无法将“unzip”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查名称的拼写，如果包括路径，请确保路径正确，然后再试一次。 所在位置 行:1 字符: 1 + unzip train.zip + ~~~~~ + CategoryInfo : ObjectNotFound: (unzip:String) [], CommandNotFoundException + FullyQualifiedErrorId : CommandNotFoundException PS C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification> mv train data/dogs-vs-cats mv : 找不到路径“C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification\train”，因为该路径不存在。 所在位置 行:1 字符: 1 + mv train data/dogs-vs-cats + ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ + CategoryInfo : ObjectNotFound: (C:\Users\TZM\De...ification\train:String) [Move-Item], ItemNotFoundException + FullyQualifiedErrorId : PathNotFound,Microsoft.PowerShell.Commands.MoveItemCommand PS C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification> rm train.zip rm : 找不到路径“C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification\train.zip”，因为该路径不存在。 所在位置 行:1 字符: 1 + rm train.zip + ~~~~~~~~~~~~ + CategoryInfo : ObjectNotFound: (C:\Users\TZM\De...ation\train.zip:String) [Remove-Item], ItemNotFoundException + FullyQualifiedErrorId : PathNotFound,Microsoft.PowerShell.Commands.RemoveItemCommand PS C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification> mkdir data/dogs-vs-cats/train/dog 目录: C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification\data\dogs-vs-cats\train Mode LastWriteTime Length Name ---- ------------- ------ ---- d----- 2025/7/7 16:27 dog PS C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification> mkdir data/dogs-vs-cats/train/cat 目录: C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification\data\dogs-vs-cats\train Mode LastWriteTime Length Name ---- ------------- ------ ---- d----- 2025/7/7 16:27 cat PS C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification> mkdir data/dogs-vs-cats/valid 目录: C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification\data\dogs-vs-cats Mode LastWriteTime Length Name ---- ------------- ------ ---- d----- 2025/7/7 16:27 valid PS C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification> mkdir data/dogs-vs-cats/valid/dog 目录: C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification\data\dogs-vs-cats\valid Mode LastWriteTime Length Name ---- ------------- ------ ---- d----- 2025/7/7 16:27 dog PS C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification> mkdir data/dogs-vs-cats/valid/cat 目录: C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification\data\dogs-vs-cats\valid Mode LastWriteTime Length Name ---- ------------- ------ ---- d----- 2025/7/7 16:27 cat PS C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification> mkdir data/dogs-vs-cats/test 目录: C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification\data\dogs-vs-cats Mode LastWriteTime Length Name ---- ------------- ------ ---- d----- 2025/7/7 16:27 test PS C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification> mkdir data/dogs-vs-cats/test/dog 目录: C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification\data\dogs-vs-cats\test Mode LastWriteTime Length Name ---- ------------- ------ ---- d----- 2025/7/7 16:27 dog PS C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification> mkdir data/dogs-vs-cats/test/cat 目录: C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification\data\dogs-vs-cats\test Mode LastWriteTime Length Name ---- ------------- ------ ---- d----- 2025/7/7 16:27 cat PS C:\Users\TZM\Desktop\pytorch-image-classification> python process_dogs-vs-cats.py
最新发布
07-08
<think>我们面对的问题包括： 1. Kaggle dogs-vs-cats数据集下载失败 2. unzip命令无法识别 3. train文件路径不存在 4. 运行process_dogs-vs-cats.py脚本 根据引用[1]，下载数据集需要使用kaggle API，命令格式为： !kaggle competitions download -c dogs-vs-cats -p /content/drive/My\ Drive/cats_and_dogs 但要注意，在Colab或Jupyter中运行命令前，需要先安装kaggle API并配置认证（用户可能未做这一步）。 关于unzip命令无法识别：在Linux环境中（如Colab）通常已安装，但若在Windows命令提示符中可能会遇到问题。建议在Linux环境或使用支持unzip的工具。 关于路径不存在：需要确保路径正确，并提前创建目录。 另外，引用[3]提到处理无法识别的图片，但用户当前问题集中在下载和解压。 步骤： 1. 安装kaggle API并配置（如果未做） 2. 下载数据集 3. 解压数据集 4. 检查文件路径 5. 运行脚本 具体步骤： ### 1. 安装kaggle API和配置 在Colab或Jupyter中： ```python !pip install kaggle ``` 然后需要上传kaggle.json文件（从Kaggle账户获取）到当前环境。通常放在~/.kaggle目录。 ```python from google.colab import files files.upload() # 上传kaggle.json !mkdir -p ~/.kaggle !cp kaggle.json ~/.kaggle/ !chmod 600 ~/.kaggle/kaggle.json ``` ### 2. 下载数据集 使用命令下载到指定目录（确保目录存在）： ```python # 创建目录（如果不存在） !mkdir -p "/content/drive/My Drive/cats_and_dogs" # 下载 !kaggle competitions download -c dogs-vs-cats -p "/content/drive/My Drive/cats_and_dogs" ``` ### 3. 解压数据集 进入目录并解压： ```python %cd "/content/drive/My Drive/cats_and_dogs" !unzip train.zip !unzip test1.zip ``` 如果遇到unzip命令不可用（在Windows CMD中），可以尝试使用Python的zipfile模块解压，或者安装unzip（如使用MinGW或Cygwin）。在Colab中通常没有问题。 ### 4. 检查文件路径 解压后，数据集应包含train和test1两个文件夹。引用[2]提到，训练图像在train文件夹中，测试图像在test1文件夹中。 ### 5. 运行脚本 确保脚本process_dogs-vs-cats.py在正确的位置，并且数据集路径与脚本中一致。可能需要修改脚本中的路径。 运行脚本： ```python !python process_dogs-vs-cats.py ``` 如果脚本中使用了相对路径，确保当前工作目录正确。 ### 注意事项 - 在Colab中，如果使用Google Drive，需要先挂载Drive： ```python from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') ``` - 如果下载失败，可能是Kaggle API配置问题或网络问题，可以尝试重新生成kaggle.json。 - 解压时如果出现“unzip: command not found”，在Colab中几乎不会出现，如果出现，可以安装：`!apt install unzip`。 - 路径中的空格需要用引号或反斜杠转义（如上面命令所示）。 ### 针对用户的问题总结解决方案 用户的问题可能是由于缺少kaggle配置、路径错误或环境缺少unzip导致。按照上述步骤操作即可。 最后，运行脚本前，确保脚本中读取数据的路径与当前数据存放路径一致。 §§相关问题§§ 1. 如何获取Kaggle API认证文件kaggle.json? 2. 在Windows本地环境中如何解压数据集？ 3. 如何修改Python脚本中的文件路径以匹配当前环境？ 4. 在Colab中挂载Google Drive的步骤是什么？</think>### 解决Kaggle dogs-vs-cats数据集问题 #### 1. **下载失败问题** - **原因**：需要先配置Kaggle API认证 - **解决方案**： 1. 登录Kaggle → 点击头像 → "Account" → 创建API Token（生成`kaggle.json`） 2. 将`kaggle.json`上传到环境： ```bash mkdir -p ~/.kaggle mv path/to/kaggle.json ~/.kaggle/ chmod 600 ~/.kaggle/kaggle.json ``` 3. 执行下载命令： ```bash kaggle competitions download -c dogs-vs-cats -p /content/drive/My\ Drive/cats_and_dogs ``` #### 2. **unzip命令无法识别** - **原因**：环境未安装解压工具 - **解决方案**： ```bash # 安装unzip sudo apt-get install unzip -y # 解压文件 unzip /content/drive/My\ Drive/cats_and_dogs/train.zip -d /content/drive/My\ Drive/cats_and_dogs/ unzip /content/drive/My\ Drive/cats_and_dogs/test1.zip -d /content/drive/My\ Drive/cats_and_dogs/ ``` #### 3. **train文件路径不存在** - **原因**：解压路径错误或目录未创建 - **解决方案**： ```bash # 创建目录 mkdir -p /content/drive/My\ Drive/cats_and_dogs # 验证路径 ls /content/drive/My\ Drive/cats_and_dogs ``` 正确目录结构应包含： ``` train/ cat.0.jpg dog.0.jpg ... test1/ 1.jpg 2.jpg ... ``` #### 4. **运行process_dogs-vs-cats.py脚本** - **预处理脚本示例**： ```python import os import shutil # 创建分类目录 for cls in ['cat', 'dog']: os.makedirs(f'train/{cls}', exist_ok=True) # 移动图片到对应目录 for img in os.listdir('train'): if img.startswith('cat'): shutil.move(f'train/{img}', f'train/cat/{img}') elif img.startswith('dog'): shutil.move(f'train/{img}', f'train/dog/{img}') ``` - **执行脚本**： ```bash python process_dogs-vs-cats.py ``` #### 5. **处理损坏图片（引用[3]）** ```python import cv2 def remove_corrupted_images(dir_path): corrupted = [] for img in os.listdir(dir_path): try: img_path = os.path.join(dir_path, img) _ = cv2.imread(img_path) except: corrupted.append(img_path) # 移动损坏图片 os.makedirs('train_unknown', exist_ok=True) for img in corrupted: shutil.move(img, 'train_unknown') ``` ### 验证数据集 ```python import os print("训练集猫数量:", len(os.listdir('train/cat'))) print("训练集狗数量:", len(os.listdir('train/dog'))) print("损坏图片数量:", len(os.listdir('train_unknown'))) ```
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