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TensorDataset を使う

データをデータセットとして構造化することは、PyTorch のニューラルネットワークを学習させる最初のステップの一つです。TensorDataset を使うと、NumPy 配列を PyTorch が扱える形式に簡単に変換できます。

この演習では、あらかじめ読み込まれている animals データセットから TensorDataset を作成し、その構造を確認します。

この演習はコースの一部です

PyTorchで学ぶIntroduction to Deep Learning

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演習の手順

  • X と y をテンソルに変換し、TensorDataset を作成します。
  • 最初のサンプルにアクセスして出力します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

import torch
from torch.utils.data import TensorDataset

X = animals.iloc[:, 1:-1].to_numpy()  
y = animals.iloc[:, -1].to_numpy()

# Create a dataset
dataset = ____(____, ____)

# Print the first sample
input_sample, label_sample = ____
print('Input sample:', input_sample)
print('Label sample:', label_sample)
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