将Pandas数据框转换为PyTorch张量？
我想使用个人数据库在PyTorch上训练一个简单的神经网络。该数据库是从Excel文件导入的，并存储在中df。
其中一列名为"Target"，它是网络的目标变量。我如何使用此数据框作为PyTorch神经网络的输入？
我试过了，但是不起作用：
target = pd.DataFrame(data = df['Target'])
train = data_utils.TensorDataset(df, target)
train_loader = data_utils.DataLoader(train, batch_size = 10, shuffle = True)
问题答案：
我指的是标题中的问题，因为您实际上并未在文本中指定其他任何内容，因此只需将DataFrame转换为PyTorch张量即可。
没有关于您的数据的信息，我只是在这里以float值作为示例目标。
将Pandas数据框转换为PyTorch张量？
import pandas as pd
import torch
import random
# creating dummy targets (float values)
targets_data = [random.random() for i in range(10)]
# creating DataFrame from targets_data
targets_df = pd.DataFrame(data=targets_data)
targets_df.columns = ['targets']
# creating tensor from targets_df
torch_tensor = torch.tensor(targets_df['targets'].values)
# printing out result
print(torch_tensor)
输出：
tensor([ 0.5827, 0.5881, 0.1543, 0.6815, 0.9400, 0.8683, 0.4289,
0.5940, 0.6438, 0.7514], dtype=torch.float64)
用Pytorch 0.4.0测试。
如果您还有其他问题，我希望这会有所帮助-请问一下。:)
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