使用数据格式为（X，Y）X为样本数量，Y为数据长度，想转换为（X，1，Y）的格式用于训练，请问怎么转换。
2维array或DataFrame转换为tensor用于pytorch训练
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3条回答 默认 最新
- 2021-06-18 11:58回答 1 已采纳 python矩阵坐标一般是0开始的。调用了numpy库，如下示意代码请参考。 import numpy as np arr=np.array([[0, 0, 0, 0, 1],
- 2022-04-24 10:52回答 1 已采纳 不是提示你了， 看下你的数据里面有没有'Module-A'这一列
- 2021-11-27 20:24回答 1 已采纳 用下面语句转换成浮点数，试一下看看是不是想要的结果： X=np.array(list(df['D'].apply(lambda x:[float(i) for i in x.split(',')]))
- 2021-04-20 15:54呆萌的代Ma的博客 构造dataframe步骤2. 从dataframe中提取信息步骤3.转变格式案例代码 要从dataframe格式的数据中提取数据，然后传入到torch的模型中的方法如下： 提取方法 步骤1.构造dataframe df = pd.DataFrame(create_float((100,...
- 2021-09-11 21:44回答 2 已采纳 转换为列表之后再用 " ".join()拼接成字符串不行吗?
- 2022-03-02 22:49回答 1 已采纳 csv文本抛弃了字段类型，再读取的话是无法识别原字段类型的，这样有可能导致数据处理出问题。而df可以保留原字段类型
- 2022-04-15 20:23
ValueError: Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type numpy.ndarray).
keras
lstm
python
回答 3 已采纳 数据格式不对，调用函数之前先 换类型 yhat=model.predict(X.astype(np.float),batch_size=batch_size) - 2024-09-17 03:23微臣愚钝的博客 使用pytorch实现张量的运算张量：通俗来讲就是一个多维数组。学习了三种创建张量的方式【※张量在任何一个维度上的元素数量必须相等】（1）指定数据（2）指定形状（3）指定区间【总结】
- 2020-04-18 16:13回答 1 已采纳 不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: 看下这篇博客，也许你就懂了，链接：Pandas将字典dict转为Dataframe的3种方法总结如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解
- 2022-08-20 18:09回答 1 已采纳 需要使用Numpy自带的方法np.isnan()，is表达式，in表达式进行判断 import numpy as np np.nan is np.nan # True np.isnan(np.nan)
- 2023-03-27 15:02回答 2 已采纳 我试着回答一下： 这个错误的原因是因为 employeeRDD 是一个包含字符串的 RDD，当使用 createDataFrame() 函数创建 DataFrame 时，Spark 无法将字符串转换为
- 2024-02-08 08:15AAI机器之心的博客 导读：本文继续PyTorch学习系列教程，来介绍在深度学习中最为基础也最为关键的数据结构——Tensor。
- 2022-12-25 13:18回答 2 已采纳 这可能是因为df_B中的int64字段的数据类型为null，所以在进行合并的时候会将int64字段的数据类型转换为object。 可以在查询数据库表时将空值设置为0，这样就可以保证df_B中int64
- 2020-12-19 15:29weixin_39792686的博客 tensor和numpy的互相转换的实现示例要对tensor进行操作，需要先启动一个Session,否则，我们无法对一个tensor比如一个tensor常量重新赋值或是做一些判断操作，所以如果将它转化为numpy数组就好处理了。下面一个小程序...
- 2023-04-08 17:07山顶夕景的博客 预训练词向量可以直接用于下游任务，也可作为模型参数在下游任务的训练过程中进行精调（fine-tuning）；很多使用如情感分析、词性标注任务中，我们的NLP模型使用了随机初始化的词向量层（将离散词embedding化）
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已结题
（查看结题原因） 4月3日-
创建了问题
4月3日
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