使用 TensorDataset
将数据整理成数据集是训练 PyTorch 神经网络的首要步骤之一。TensorDataset 通过把 NumPy 数组转换为 PyTorch 可用的格式来简化这一过程。
在本练习中，您将使用预加载的 animals 数据集创建一个 TensorDataset，并检查其结构。
本练习是课程的一部分
使用 PyTorch 的深度学习入门
练习说明
- 将
X和y转换为张量并创建一个TensorDataset。 - 访问并打印第一个样本。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
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)