相关疑难解决方法(0)

我想使用个人数据库在PyTorch上训练一个简单的神经网络.此数据库从Excel文件导入并存储在df.

其中一列被命名"Target",它是网络的目标变量.如何使用此数据框作为PyTorch神经网络的输入？

我试过这个,但它不起作用:

target = pd.DataFrame(data = df['Target'])
train = data_utils.TensorDataset(df, target)
train_loader = data_utils.DataLoader(train, batch_size = 10, shuffle = True)

我想将整数张量转换为布尔值张量。

具体来说，我希望能够拥有一个转换tensor([0,10,0,16])为tensor([0,1,0,1])

这在 Tensorflow 中只需使用tf.cast(x,tf.bool).

我希望强制转换将所有大于 0 的整数更改为 1，并将所有等于 0 的整数更改为 0。这!!在大多数语言中都是等价的。

由于 pytorch 似乎没有专用的布尔类型可以转换，这里最好的方法是什么？

编辑：我正在寻找一个矢量化的解决方案，而不是遍历每个元素。

在 PyTorch 中，以下两种方法向 GPU 发送张量（或模型）有什么区别：

设置：

X = np.array([[1, 3, 2, 3], [2, 3, 5, 6], [1, 2, 3, 4]]) # X = model()
X = torch.DoubleTensor(X)

（我真的不需要对后端发生的事情进行详细解释，只想知道它们是否本质上都在做同样的事情）