损失上百万如何解决
#使用dnn模型（k折交叉验证）
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils import data
from torch.utils.data import Dataset,DataLoader
from torch import optim
#定义神经网络模型
dropout1, dropout2 = 0.3, 0.6
class SimpleNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleNN, self).__init__()# 继承需要用 SimpleNN
self.dense = nn.Sequential(
nn.Flatten(),
nn.Linear(154, 256),
nn.ReLU(),
nn.Dropout(dropout1),
nn.Linear(256, 128),
nn.ReLU(),
nn.Dropout(dropout2),
nn.Linear(128, 1),
)
def forward(self, X):
output = self.dense(X)
return output
#初始化模型和优化器
dnn_model = SimpleNN()
loss = nn.MSELoss() #定义损失函数
optimizer = optim.Adam(dnn_model.parameters(),lr=0.0001,weight_decay=0) #定义优化器
#k折交叉验证选取训练集与验证集
def get_k_fold_data(k, i, X, y):
assert k > 1
fold_size = len(X) // k
X_train, y_train = None, None
for j in range(k):
start = j * fold_size
end = (j + 1) * fold_size
if j == i:
X_valid, y_valid = X.iloc, y.iloc
elif X_train is None:
X_train, y_train = X.iloc, y.iloc
else:
X_train = pd.concat(], ignore_index=True)
y_train = pd.concat(], ignore_index=True)
return X_train, y_train, X_valid, y_valid
# 开始训练
k = 5
batch_size = 64
num_epochs = 100
#weight_decay = 0
#初始化损失
train_l_sum, valid_l_sum = 0, 0
#初始化列表
train_ls, valid_ls = [], []
for i in range(k):
X_train, y_train, X_valid, y_valid = get_k_fold_data(k, i, X, y)
print(f'FOLD {i}')
print('--------------------------------')
#将DataFrame数据转换为NumPy数组，然后再转换为PyTorch张量
X_train = torch.tensor(X_train.astype(np.float32).values, dtype=torch.float32)
y_train = torch.tensor(y_train.astype(np.float32).values, dtype=torch.float32)
X_valid = torch.tensor(X_valid.astype(np.float32).values, dtype=torch.float32)
y_valid = torch.tensor(y_valid.astype(np.float32).values, dtype=torch.float32)
#创建数据集
train_dataset = data.TensorDataset(X_train, y_train)
valid_dataset = data.TensorDataset(X_valid, y_valid)
# 获取一个数据迭代器
train_iter = DataLoader(dataset=train_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True,num_workers=2)#shuffle=True相当于sampler=RandomSampler(dataset)
valid_iter = DataLoader(dataset=valid_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True,num_workers=2)
#开始迭代
for epoch in range(num_epochs):
train_loss = 0
for tensor_x, tensor_y in train_iter:#训练集执行梯度更新
tensor_x = tensor_x.float()
tensor_y = tensor_y.float().reshape(-1, 1)
optimizer.zero_grad() #梯度清零
pre_train = dnn_model(tensor_x)
train_l = loss(pre_train, tensor_y) #损失应避免与全局变量loss重名
train_l.backward()#前向传播
optimizer.step()#梯度下降
train_loss += train_l.item() * len(tensor_x) #批量规模损失累加
train_loss /= len(tensor_x) #每次迭代平均损失
if epoch % 20 == 0:
print('Loss: {}Epoch:{}'.format(train_loss, epoch))
with torch.no_grad():
valid_loss = 0
for tensor_x, tensor_y in valid_iter:
tensor_x = tensor_x.float()
tensor_y = tensor_y.float().reshape(-1, 1)
pre_valid = dnn_model(tensor_x)
valid_l = loss(pre_valid, tensor_y)
valid_loss += valid_l.item() * len(tensor_x)
valid_loss /= len(tensor_x)
if epoch % 20 == 0:
print('Valid Loss: {}Epoch:{}'.format(valid_loss, epoch))
#将每折的损失添加到列表中
train_ls.append(train_loss)
valid_ls.append(valid_loss)
print('Training Ended')
print('Train Average Loss: {} Valid Average Loss: {}'.format(np.mean(train_l),np.mean(valid_l)))
结果FOLD 0
--------------------------------
Loss: 3789863458133.3335Epoch:0
Valid Loss: 320499525807.54285Epoch:0
Loss: 530483369472.0Epoch:200
Valid Loss: 33814231434.971428Epoch:200
Loss: 378945008640.0Epoch:400
Valid Loss: 30172513587.2Epoch:400
Loss: 341601432192.0Epoch:600
Valid Loss: 22432290753.82857Epoch:600 训练损失和验证损失非常高，考虑几个可能的解决方案：
1. **数据标准化**：确保输入数据经过标准化处理。这可以通过减去均值并除以标准差实现。
2. **学习率调整**：当前学习率可能过高(或过低)，尝试不同的学习率，比如使用学习率调度器逐步调整学习率。
3. **模型复杂度**：模型可能过于简单或复杂。可以试着增加或减少网络层数和神经元数量。
4. **正则化**：试着引入正则化（例如 L2 正则化）来减少过拟合。
5. **Batch Normalization**：在模型层之间加入批量归一化层，有助于稳定训练过程。
6. **数据质量和数量**：检查是否有异常数据或缺失值，确保数据集足够大并具有代表性。
7. **过拟合与欠拟合**：从训练与验证损失的差异和下降趋势判断模型是否过拟合或欠拟合。
按照这些方法逐步调试，观察每次修改对损失的影响，逐步改善模型性能。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 FishC 发表于 2024-10-24 23:38
训练损失和验证损失非常高，考虑几个可能的解决方案：
1. **数据标准化**：确保输入数据经过标准化处理 ...
上述代码写的有错吗 Terence888 发表于 2024-10-25 19:19
上述代码写的有错吗
上面的代码有一些问题需要修正：
1. **`pd.concat`中的`X.iloc`和`y.iloc`**：
- 在`get_k_fold_data`函数中，`X.iloc`和`y.iloc`需要指定行范围，比如`X.iloc`。
2. **`torch.tensor`应该用`X_train.values`**：
- `torch.tensor`在转换DataFrame时应使用`X_train.values`而不是`X_train.astype(np.float32).values`。
3. **`train_ls, valid_ls`初始化**：
- 应该初始化为空列表：`train_ls, valid_ls = [], []`。
4. **`len(tensor_x)`修正为`len(train_dataset)`或`len(valid_dataset)`**：
- 计算损失平均值应使用完整数据集长度。
5. **损失命名**：
- `train_l_sum`和`valid_l_sum`是多余的变量，如果不用可以删除。
6. **最后打印损失**：
- 修正为：`np.mean(train_ls)`和`np.mean(valid_ls)`。
以下是修正后的代码示例：
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
from torch import optim
import numpy as np
import pandas as pd
# 定义神经网络模型
dropout1, dropout2 = 0.3, 0.6
class SimpleNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleNN, self).__init__()
self.dense = nn.Sequential(
nn.Flatten(),
nn.Linear(154, 256),
nn.ReLU(),
nn.Dropout(dropout1),
nn.Linear(256, 128),
nn.ReLU(),
nn.Dropout(dropout2),
nn.Linear(128, 1),
)
def forward(self, X):
return self.dense(X)
# 初始化模型和优化器
dnn_model = SimpleNN()
loss = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(dnn_model.parameters(), lr=0.0001, weight_decay=0)
# k折交叉验证
def get_k_fold_data(k, i, X, y):
assert k > 1
fold_size = len(X) // k
X_train, y_train = None, None
for j in range(k):
start = j * fold_size
end = (j + 1) * fold_size
if j == i:
X_valid, y_valid = X.iloc, y.iloc
elif X_train is None:
X_train, y_train = X.iloc, y.iloc
else:
X_train = pd.concat(], ignore_index=True)
y_train = pd.concat(], ignore_index=True)
return X_train, y_train, X_valid, y_valid
# 开始训练
k = 5
batch_size = 64
num_epochs = 100
train_ls, valid_ls = [], []
for i in range(k):
X_train, y_train, X_valid, y_valid = get_k_fold_data(k, i, X, y)
print(f'FOLD {i}')
print('--------------------------------')
X_train = torch.tensor(X_train.values, dtype=torch.float32)
y_train = torch.tensor(y_train.values, dtype=torch.float32)
X_valid = torch.tensor(X_valid.values, dtype=torch.float32)
y_valid = torch.tensor(y_valid.values, dtype=torch.float32)
train_dataset = TensorDataset(X_train, y_train)
valid_dataset = TensorDataset(X_valid, y_valid)
train_iter = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
valid_iter = DataLoader(dataset=valid_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
for epoch in range(num_epochs):
train_loss = 0
for tensor_x, tensor_y in train_iter:
tensor_x = tensor_x.float()
tensor_y = tensor_y.float().reshape(-1, 1)
optimizer.zero_grad()
pre_train = dnn_model(tensor_x)
train_l = loss(pre_train, tensor_y)
train_l.backward()
optimizer.step()
train_loss += train_l.item() * len(tensor_x)
train_loss /= len(train_dataset)
if epoch % 20 == 0:
print(f'Loss: {train_loss}Epoch:{epoch}')
with torch.no_grad():
valid_loss = 0
for tensor_x, tensor_y in valid_iter:
tensor_x = tensor_x.float()
tensor_y = tensor_y.float().reshape(-1, 1)
pre_valid = dnn_model(tensor_x)
valid_l = loss(pre_valid, tensor_y)
valid_loss += valid_l.item() * len(tensor_x)
valid_loss /= len(valid_dataset)
if epoch % 20 == 0:
print(f'Valid Loss: {valid_loss}Epoch:{epoch}')
train_ls.append(train_loss)
valid_ls.append(valid_loss)
print('Training Ended')
print('Train Average Loss: {} Valid Average Loss: {}'.format(np.mean(train_ls), np.mean(valid_ls)))
如果问题仍持续，检查数据的质量和适用性。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 FishC 发表于 2024-10-25 19:19
上面的代码有一些问题需要修正：
1. **`pd.concat`中的`X.iloc`和`y.iloc`**：
FOLD 0
--------------------------------
Loss: 97.42294922967751Epoch:0
Valid Loss: 6.524005912031446Epoch:0
Loss: 16.883943930268288Epoch:20
Valid Loss: 1.2612734511494637Epoch:20
Loss: 12.02363520860672Epoch:40
Valid Loss: 1.4185494550636837Epoch:40
Loss: 10.411116076012453Epoch:60
Valid Loss: 1.0686074222837176Epoch:60
Loss: 10.3524863148729Epoch:80
Valid Loss: 1.3295930474996567Epoch:80
FOLD 1
--------------------------------
Loss: 9.407793649161855Epoch:0
Valid Loss: 0.7865632244518825Epoch:0
Loss: 7.4260556523998575Epoch:20
Valid Loss: 0.8285839977008956Epoch:20
Loss: 7.77119686237226Epoch:40
Valid Loss: 0.8801546487425055Epoch:40
Loss: 7.2721458574136095Epoch:60
Valid Loss: 0.8985730343631335Epoch:60
Loss: 7.1905520757039385Epoch:80
Valid Loss: 0.8706890802298274Epoch:80
FOLD 2
--------------------------------
Loss: 7.54795270661513Epoch:0
Valid Loss: 0.6300470565046583Epoch:0
Loss: 6.906829031805198Epoch:20
Valid Loss: 1.0208279056208474Epoch:20
Loss: 7.556330171103279Epoch:40
Valid Loss: 0.7214151620864868Epoch:40
Loss: 5.766326169172923Epoch:60
Valid Loss: 0.9135981251086508Epoch:60
Loss: 5.499882264683644Epoch:80
Valid Loss: 0.5656084013836724Epoch:80
FOLD 3
--------------------------------
Loss: 5.7565529346466064Epoch:0
Valid Loss: 0.41647012499826297Epoch:0
Loss: 5.3368079115947085Epoch:20
Valid Loss: 0.5377804839185306Epoch:20
Loss: 5.869775238136451Epoch:40
Valid Loss: 0.6251639655658177Epoch:40
Loss: 5.750744904081027Epoch:60
Valid Loss: 0.38832607098988126Epoch:60
Loss: 6.132762424647808Epoch:80
Valid Loss: 0.5039193288023983Epoch:80
FOLD 4
--------------------------------
Loss: 4.891226700196664Epoch:0
Valid Loss: 0.44391103706189566Epoch:0
Loss: 4.8997232268253965Epoch:20
Valid Loss: 0.4042023944003241Epoch:20
Loss: 4.657132951542735Epoch:40
Valid Loss: 0.521915601832526Epoch:40
Loss: 5.400473614611353Epoch:60
Valid Loss: 0.5404082979474749Epoch:60
验证集损失低于训练集是什么原因 Terence888 发表于 2024-10-25 19:40
FOLD 0
--------------------------------
Loss: 97 ...
验证集损失低于训练集的情况可以通过以下方面进行分析：
1. **数据不均衡**：
- 验证集可能比训练集更简单，或训练集包含更多的噪声。
2. **正则化**：
- 正则化可能在训练集上发挥过度作用，限制了模型的学习能力。
3. **小样本问题**：
- 数据量较小时，不同数据集之间的损失差异可能较大。
4. **过拟合初期**：
- 在训练初期，模型可能暂时在验证集上表现好，但随着训练深入，可能会反弹。
5. **数据分割**：
- 检查数据分割的方法，确保训练集和验证集的分配方式和数据分布一致。
可以采取以下措施进行进一步验证和调整：
- 增加训练数据。
- 重新检查数据集的分配，确保其合理性。
- 尝试不同的模型架构和超参数设置。
- 使用交叉验证来更全面地评估模型性能。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 FishC 发表于 2024-10-25 19:40
验证集损失低于训练集的情况可以通过以下方面进行分析：
1. **数据不均衡**：
full_dataset.fillna(0)
full_dataset.select_dtypes().mean()
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
/tmp/ipykernel_30/2491567194.py in ?()
1 full_dataset.fillna(0)
----> 2 full_dataset.select_dtypes().mean()
/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/frame.py in ?(self, include, exclude)
5038
5039 selection = (frozenset(include), frozenset(exclude))
5040
5041 if not any(selection):
-> 5042 raise ValueError("at least one of include or exclude must be nonempty")
5043
5044 # convert the myriad valid dtypes object to a single representation
5045 def check_int_infer_dtype(dtypes):
ValueError: at least one of include or exclude must be nonempty
要求数值型特征的平均值，并对其进行从大到小排序 Terence888 发表于 2024-10-25 20:50
full_dataset.fillna(0)
full_dataset.select_dtypes ...
要对数据集中所有数值型特征的平均值进行计算，并按照从大到小的顺序进行排序，可以按照以下步骤进行操作：
1. 使用 `fillna(0)` 对数据集中所有缺失值填充为 0。
2. 使用 `select_dtypes(include=['number'])` 选择出所有数值型列。
3. 使用 `mean()` 计算每个数值型列的平均值。
4. 使用 `sort_values(ascending=False)` 对这些平均值从大到小排序。
以下是完整的代码示例：
import pandas as pd
# 假设 full_dataset 是你的 DataFrame
# 使用 fillna(0) 方法填充缺失值
full_dataset = full_dataset.fillna(0)
# 选择所有数值型列，并计算它们的平均值，然后进行排序
numeric_means = full_dataset.select_dtypes(include=['number']).mean().sort_values(ascending=False)
print(numeric_means)
这个代码示例会首先填充数据集中的所有缺失值，然后选择所有数值型列，并计算这些列的平均值，最后将这些平均值按照从大到小的顺序进行排序并输出。
如果你的数据集不包含任何数值型列，这个操作仍将产生错误。再次确保你的数据集中确实包含数值型列，并正确地使用上述步骤。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 FishC 发表于 2024-10-25 19:40
验证集损失低于训练集的情况可以通过以下方面进行分析：
1. **数据不均衡**：
#使用dnn模型（k折交叉验证）
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils import data
from torch.utils.data import Dataset,DataLoader
from torch import optim
#定义神经网络模型
dropout1, dropout2 = 0.2, 0.2
class SimpleNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleNN, self).__init__()# 继承需要用 SimpleNN
self.dense = nn.Sequential(
nn.Flatten(),
nn.Linear(154, 256),
nn.ReLU(),
nn.Dropout(dropout1),
nn.Linear(256, 128),
nn.ReLU(),
nn.Dropout(dropout2),
nn.Linear(128, 1),
)
def forward(self, X):
output = self.dense(X)
return output
#初始化模型和优化器
dnn_model = SimpleNN()
loss = nn.MSELoss() #定义损失函数
optimizer = optim.Adam(dnn_model.parameters(),lr=0.0001,weight_decay=0) #定义优化器
#k折交叉验证选取训练集与验证集
def get_k_fold_data(k, i, X, y):
assert k > 1
fold_size = len(X) // k
X_train, y_train = None, None
for j in range(k):
start = j * fold_size
end = (j + 1) * fold_size
if j == i:
X_valid, y_valid = X.iloc, y.iloc
elif X_train is None:
X_train, y_train = X.iloc, y.iloc
else:
X_train = pd.concat(], ignore_index=True)
y_train = pd.concat(], ignore_index=True)
return X_train, y_train, X_valid, y_valid
# 开始训练
k = 5
batch_size = 64
num_epochs = 100
#weight_decay = 0
#初始化损失
train_l_sum, valid_l_sum = 0, 0
#初始化列表
train_ls, valid_ls = [], []
for i in range(k):
X_train, y_train, X_valid, y_valid = get_k_fold_data(k, i, X, y)
print(f'FOLD {i}')
print('--------------------------------')
#将DataFrame数据转换为NumPy数组，然后再转换为PyTorch张量
X_train = torch.tensor(X_train.astype(np.float32).values, dtype=torch.float32)
y_train = torch.tensor(y_train.astype(np.float32).values, dtype=torch.float32)
X_valid = torch.tensor(X_valid.astype(np.float32).values, dtype=torch.float32)
y_valid = torch.tensor(y_valid.astype(np.float32).values, dtype=torch.float32)
#创建数据集
train_dataset = data.TensorDataset(X_train, y_train)
valid_dataset = data.TensorDataset(X_valid, y_valid)
# 获取一个数据迭代器
train_iter = DataLoader(dataset=train_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True,num_workers=2)#shuffle=True相当于sampler=RandomSampler(dataset)
valid_iter = DataLoader(dataset=valid_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True,num_workers=2)
#开始迭代
for epoch in range(num_epochs):
train_loss = 0
for tensor_x, tensor_y in train_iter:#训练集执行梯度更新
tensor_x = tensor_x.float()
tensor_y = tensor_y.float().reshape(-1, 1)
optimizer.zero_grad() #梯度清零
pre_train = dnn_model(tensor_x)
train_l = loss(pre_train, tensor_y) #损失应避免与全局变量loss重名
train_l.backward()#前向传播
optimizer.step()#梯度下降
train_loss += train_l.item() * len(tensor_x) #批量规模损失累加
train_loss /= len(tensor_x) #每次迭代平均损失
if epoch % 20 == 0:
print('Loss: {}Epoch:{}'.format(train_loss, epoch))
with torch.no_grad():
valid_loss = 0
for tensor_x, tensor_y in valid_iter:
tensor_x = tensor_x.float()
tensor_y = tensor_y.float().reshape(-1, 1)
pre_valid = dnn_model(tensor_x)
valid_l = loss(pre_valid, tensor_y)
valid_loss += valid_l.item() * len(tensor_x)
valid_loss /= len(tensor_x)
if epoch % 20 == 0:
print('Valid Loss: {}Epoch:{}'.format(valid_loss, epoch))
#将每折的损失添加到列表中
train_ls.append(train_loss)
valid_ls.append(valid_loss)
print('Training Ended')
print('Train Average Loss: {} Valid Average Loss: {}'.format(np.mean(train_ls),np.mean(valid_ls)))
上述模型如何减小正则化 Terence888 发表于 2024-10-25 22:32
#使用dnn模型（k折交叉验证）
import torch
import ...
在您的代码中，可以通过以下方式调整正则化来减少其影响：
1. **权重衰减（weight decay）**：
- 在优化器中 `weight_decay` 参数设置为小于当前的值，例如 `weight_decay=0.0001`。如果设置为 0，则完全没有正则化。
2. **Dropout**：
- 减小 Dropout 率，可以减小正则化。例如，设置 `dropout1, dropout2` 为 0.1。
以下是修改的代码示例：
# 初始化模型和优化器
dropout1, dropout2 = 0.1, 0.1# 更新 Dropout 率
dnn_model = SimpleNN()
optimizer = optim.Adam(dnn_model.parameters(), lr=0.0001, weight_decay=0.0001)# 调整 weight_decay
通过这些调整，您可以减小模型的正则化效果，从而可能改善训练集的表现。但同时要小心不要过拟合，必要时可以通过交叉验证进行评估。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 FishC 发表于 2024-10-25 22:45
在您的代码中，可以通过以下方式调整正则化来减少其影响：
1. **权重衰减（weight decay）**：
#tensor_test_x = torch.FloatTensor(X_test)
with torch.no_grad():
test_output = dnn_model(X_test)
submission = pd.DataFrame({'PassengerId': X_test['PassengerId'], 'SalePrice': test_output})
submission.to_csv('submission.csv', index=False)
提交答案时碰到以下问题---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
/tmp/ipykernel_30/3230020909.py in ?()
1 #tensor_test_x = torch.FloatTensor(X_test)
2
3 with torch.no_grad():
----> 4 test_output = dnn_model(X_test)
5 submission = pd.DataFrame({'PassengerId': X_test['PassengerId'], 'SalePrice': test_output})
6 submission.to_csv('submission.csv', index=False)
/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/module.py in ?(self, *args, **kwargs)
1549 def _wrapped_call_impl(self, *args, **kwargs):
1550 if self._compiled_call_impl is not None:
1551 return self._compiled_call_impl(*args, **kwargs)# type: ignore
1552 else:
-> 1553 return self._call_impl(*args, **kwargs)
/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/module.py in ?(self, *args, **kwargs)
1558 # this function, and just call forward.
1559 if not (self._backward_hooks or self._backward_pre_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks
1560 or _global_backward_pre_hooks or _global_backward_hooks
1561 or _global_forward_hooks or _global_forward_pre_hooks):
-> 1562 return forward_call(*args, **kwargs)
1563
1564 try:
1565 result = None
/tmp/ipykernel_30/2794702383.py in ?(self, X)
24 def forward(self, X):
---> 25 output = self.dense(X)
26 return output
/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/module.py in ?(self, *args, **kwargs)
1549 def _wrapped_call_impl(self, *args, **kwargs):
1550 if self._compiled_call_impl is not None:
1551 return self._compiled_call_impl(*args, **kwargs)# type: ignore
1552 else:
-> 1553 return self._call_impl(*args, **kwargs)
/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/module.py in ?(self, *args, **kwargs)
1558 # this function, and just call forward.
1559 if not (self._backward_hooks or self._backward_pre_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks
1560 or _global_backward_pre_hooks or _global_backward_hooks
1561 or _global_forward_hooks or _global_forward_pre_hooks):
-> 1562 return forward_call(*args, **kwargs)
1563
1564 try:
1565 result = None
/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/container.py in ?(self, input)
217 def forward(self, input):
218 for module in self:
--> 219 input = module(input)
220 return input
/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/module.py in ?(self, *args, **kwargs)
1549 def _wrapped_call_impl(self, *args, **kwargs):
1550 if self._compiled_call_impl is not None:
1551 return self._compiled_call_impl(*args, **kwargs)# type: ignore
1552 else:
-> 1553 return self._call_impl(*args, **kwargs)
/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/module.py in ?(self, *args, **kwargs)
1558 # this function, and just call forward.
1559 if not (self._backward_hooks or self._backward_pre_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks
1560 or _global_backward_pre_hooks or _global_backward_hooks
1561 or _global_forward_hooks or _global_forward_pre_hooks):
-> 1562 return forward_call(*args, **kwargs)
1563
1564 try:
1565 result = None
/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/flatten.py in ?(self, input)
49 def forward(self, input: Tensor) -> Tensor:
---> 50 return input.flatten(self.start_dim, self.end_dim)
/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/generic.py in ?(self, name)
6295 and name not in self._accessors
6296 and self._info_axis._can_hold_identifiers_and_holds_name(name)
6297 ):
6298 return self
-> 6299 return object.__getattribute__(self, name)
AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'flatten' Terence888 发表于 2024-10-25 23:26
#tensor_test_x = torch.FloatTensor(X_test)
with ...
错误的原因是您尝试将一个 pandas DataFrame 对象传递给模型。但是模型期望输入的是 PyTorch 张量。您需要先将 DataFrame 转换为张量。
这里是修正后的代码示例：
import torch
import pandas as pd
# 假设 X_test 是 pandas DataFrame
X_test_tensor = torch.tensor(X_test.values, dtype=torch.float32)
with torch.no_grad():
test_output = dnn_model(X_test_tensor)
# 将张量转换为 numpy 数组
test_output_numpy = test_output.numpy().flatten()
submission = pd.DataFrame({'PassengerId': X_test.index, 'SalePrice': test_output_numpy})
submission.to_csv('submission.csv', index=False)
注意事项：
- 确保 `X_test` 转换为 PyTorch 张量前已去除可能的缺失值。
- 使用 `flatten()` 来将输出张量转换为一维，以符合输出格式要求。
- 使用 `X_test.index` 来填充 `PassengerId`，假设其代表唯一标识符。根据需要进行调整。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 FishC 发表于 2024-10-25 23:31
错误的原因是您尝试将一个 pandas DataFrame 对象传递给模型。但是模型期望输入的是 PyTorch 张量。您 ...
#模型期望输入的是PyTorch 张量,先将 DataFrame 转换为张量
X_test_tensor = torch.tensor(X_test.values, dtype=torch.float32)
with torch.no_grad():
test_output = dnn_model(X_test_tensor)
test_output_numpy = test_output.numpy().flatten() # 将张量转换为 numpy 数组
submission = pd.DataFrame({'Id': X_test['Id'], 'SalePrice': test_output})
submission.to_csv('submission.csv', index=False)
代码报错
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
Cell In, line 2
1 #模型期望输入的是PyTorch 张量,先将 DataFrame 转换为张量
----> 2 X_test_tensor = torch.tensor(X_test.values, dtype=torch.float32)
5 with torch.no_grad():
6 test_output = dnn_model(X_test_tensor)
TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.object_. The only supported types are: float64, float32, float16, complex64, complex128, int64, int32, int16, int8, uint64, uint32, uint16, uint8, and bool. Terence888 发表于 2024-10-26 12:11
#模型期望输入的是PyTorch 张量,先将 DataFrame 转换 ...
此错误通常是因为 `X_test` 数据框中包含了一些非数值型数据，例如字符串或对象。为了避免此问题，可以先检查并确保 `X_test` 中所有列都为数值型。
以下是具体的解决方法：
1. **检查并转换非数值型数据**：确保所有数据列都为数值型。
2. **填写缺失值**：处理数据中的缺失值。
可以使用以下代码来进行预处理：
import pandas as pd
import torch
# 确保所有列都是数值型数据
X_test = X_test.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0)
# 转换为 PyTorch 张量
X_test_tensor = torch.tensor(X_test.values, dtype=torch.float32)
with torch.no_grad():
test_output = dnn_model(X_test_tensor)
test_output_numpy = test_output.numpy().flatten() # 将张量转换为 numpy 数组
# 假设 X_test 有一个索引可以作为 'Id'
submission = pd.DataFrame({'Id': X_test.index, 'SalePrice': test_output_numpy})
submission.to_csv('submission.csv', index=False)
print("Submission file created successfully.")
注意事项：
- `apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0)` 将所有非数值型数据转换为 NaN 并用 0 填充。
- `X_test.index` 用在 `submission` 中作为 'Id'，假定这是合理的唯一标识符。如果 `X_test` 中确实需要特定的列作为 'Id'，应根据实际需要进行调整。
希望这些修改能解决您的问题！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 FishC 发表于 2024-10-26 12:11
此错误通常是因为 `X_test` 数据框中包含了一些非数值型数据，例如字符串或对象。为了避免此问题，可以 ...
如何观察array数组X_test是否有非数值型数据 Terence888 发表于 2024-10-26 12:41
如何观察array数组X_test是否有非数值型数据
要检查 `X_test` 数组中是否有非数值型数据，可以使用以下方法：
1. **检查数据类型**：
- 用 `dtypes` 查看每列的数据类型，确保是数值型。
print(X_test.dtypes)
2. **查找非数值型数据**：
- 使用 `select_dtypes` 选择非数值型数据。
non_numeric_columns = X_test.select_dtypes(exclude=).columns
print("Non-numeric columns:", non_numeric_columns)
3. **查看示例值**：
- 使用 `head()` 查看每列的前几个值，确认是否有异常。
print(X_test.head())
如果列出了非数值型列，您可以考虑使用以下方法将其转换为数值：
- **使用编码**：将分类数据转换为数值，例如用 `pd.get_dummies()`。
- **转化类型**：使用 `astype` 转换列的数据类型。
确认所有列为数值型后，再进行后续的张量转换操作。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 FishC 发表于 2024-10-26 12:42
要检查 `X_test` 数组中是否有非数值型数据，可以使用以下方法：
1. **检查数据类型**：
bool类型被识别为object类型怎么办 Terence888 发表于 2024-10-26 15:44
bool类型被识别为object类型怎么办
如果布尔类型的列被识别为 `object` 类型，可以通过以下步骤将其转换为数值类型：
1. **使用 `astype` 转换为布尔型**：
- 先将 `object` 类型转换为布尔类型。
X_test['your_column_name'] = X_test['your_column_name'].astype(bool)
2. **将布尔型转换为数值型**：
- 将布尔型（`True`/`False`）转换为数值型（`1`/`0`）。
X_test['your_column_name'] = X_test['your_column_name'].astype(int)
3. **批量处理所有布尔类型的列**：
- 找到所有 `object` 列并尝试转换。
for col in X_test.columns:
if X_test.dtype == 'object':
X_test = X_test.astype(bool).astype(int)
通过这些步骤，所有布尔值列将被转换为数值型，确保后续的处理不会遇到数据类型问题。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 FishC 发表于 2024-10-26 15:44
如果布尔类型的列被识别为 `object` 类型，可以通过以下步骤将其转换为数值类型：
1. **使用 `astyp ...
#模型期望输入的是PyTorch 张量,先将 DataFrame 转换为张量
X_test_tensor = torch.tensor(X_test.values, dtype=torch.float32)
with torch.no_grad():
test_output = dnn_model(X_test_tensor)
test_output_numpy = test_output.numpy().flatten() # 将张量转换为 numpy 数组
submission = pd.DataFrame({'Id': X_test['Id'], 'SalePrice': test_output})
#submission.to_csv('submission.csv', index=False)
报错---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
Cell In, line 2
1 #模型期望输入的是PyTorch 张量,先将 DataFrame 转换为张量
----> 2 X_test_tensor = torch.tensor(X_test.values, dtype=torch.float32)
4 with torch.no_grad():
5 test_output = dnn_model(X_test_tensor)
TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.object_. The only supported types are: float64, float32, float16, complex64, complex128, int64, int32, int16, int8, uint64, uint32, uint16, uint8, and bool. Terence888 发表于 2024-10-26 16:02
#模型期望输入的是PyTorch 张量,先将 DataFrame 转换 ...
出现这个错误的原因是数据框 `X_test` 仍然包含一些无法转换为数值型的数据。我们需要对 `X_test` 做进一步检查和转换。以下是具体步骤：
1. 检查 `X_test` 中的非数值型数据。
2. 将所有列转换为数值型，如果有需要，根据数据情况处理布尔型等列。
可以使用以下代码来确保 `X_test` 中的所有列都是数值型数据：
import pandas as pd
import numpy as np
import torch
# 假设 X_test 是你的 DataFrame
# 1. 检查所有列的数据类型
print(X_test.dtypes)
# 2. 将所有object类型尝试转换为数值型，如果无法转换则用0替换
X_test = X_test.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0)
# 3. 再次检查数据类型，确保所有列都是数值型
print(X_test.dtypes)
# 4. 转换为 PyTorch 张量
X_test_tensor = torch.tensor(X_test.values, dtype=torch.float32)
# 5. 进行预测
with torch.no_grad():
test_output = dnn_model(X_test_tensor)
test_output_numpy = test_output.numpy().flatten()# 将张量转换为 numpy 数组
# 假设 X_test 有一个 Id 列用于唯一标识，如果没有需要自行定义
submission = pd.DataFrame({'Id': X_test.index, 'SalePrice': test_output_numpy})
submission.to_csv('submission.csv', index=False)
print("Submission file created successfully.")
注意事项：
1. **处理缺失值**：使用 `fillna(0)` 将缺失值替换为 0。
2. **`Id` 列**：确保 `Id` 列存在并且能用于唯一标识每一行；如果没有，可以使用 `X_test.index` 作为标识符。
以上代码段将确保 `X_test` 中的所有列都是数值型数据，并能够正确转换为 PyTorch 张量进行预测。这样就不会再出现类型错误。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
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