Могу ли я использовать списочные наборы данных для глубокого обучения?

Question

В моей модели глубокого обучения будут использоваться некоторые контролируемые данные обучения
Данные будут загружаться в файлы .npz (numpy arrays), каждый из которых будет иметь список из 30 массивов данных.
Мне нужно передать модель, которая использует эти наборы данных
Она будет загружена, когда я вызову ее в функции python.Затем модель начнет обучение этим наборам данных.
И корреляция между этими наборами данных важна.

Это предмет этого вопроса.
Я загружу весь файл в папку.Затем модель продолжит обучение, пока загрузка данных не будет завершена.
Итак, можно ли использовать файлы этого набора данных при обучении?
А как тренировать мою модель ..

Answer 1

Я не уверен, что вы имеете в виду, но вы должны быть в состоянии преобразовать определенные структуры данных в тензоры, такие как массивы.

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

Это простая статья для начинающих, если это помогает в обучении: https://medium.com/coinmonks/create-a-neural-network-in-pytorch-and-make-your-life-simpler-ec5367895199