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PyTorch 資料集

來複習一下你對 PyTorch 資料集的認識吧！

在開始訓練模型之前，你需要先載入資料，並以正確的格式傳給模型。在 PyTorch 中，這由 Dataset 與 DataLoader 負責。我們先為飲用水可飲性資料建立一個 PyTorch 資料集。

在這個練習中，你將定義一個名為 WaterDataset 的類別，從 CSV 檔載入資料。為了達成這件事，你需要實作 PyTorch 對 Dataset 所要求的三個方法：

  • .__init__()：載入資料，
  • .__len__()：回傳資料大小，
  • .__getitem()__：擷取單一樣本的特徵與標籤。

下列你需要的匯入已經替你完成：

import pandas as pd
from torch.utils.data import Dataset

本練習屬於課程

Intermediate Deep Learning with PyTorch

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動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

class WaterDataset(Dataset):
    def __init__(self, csv_path):
        super().__init__()
        # Load data to pandas DataFrame
        df = ____
        # Convert data to a NumPy array and assign to self.data
        ____ = ____.____
編輯並執行程式碼