我可以使用列表数据集进行深度学习训练吗？

Question

我的深度学习模型将使用一些监督学习数据
数据将加载到 .npz(numpy arrays) 文件中，每个文件将有 30 个数组列表数据。
我必须使用这些数据集来训练模型
当我在 python 函数中调用它时，它将被加载。然后，模型将开始训练这些数据集。
这些数据集之间的相关性很重要。

这是这个问题的主题。
我将在文件夹中加载整个文件。然后模型将继续学习，直到数据加载完成。
那么，我可以在训练中使用这个数据集文件吗？
以及如何训练我的模型..

Answer 1

我不确定您的意思，但您应该能够将某些数据结构转换为张量，例如 numpy 数组。

a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a) # np array to tensor

如果对培训有帮助，这是一篇针对初学者的简单文章： https://medium.com/coinmonks/create-a-neural-network-in-pytorch-and-make-your-life-simpler-ec5367895199