来自 pandas 向量列的 pytorch 张量

扎眼的阳光 2年前 pytorch 496

原文标题 ：pytorch tensor from pandas columns of vectors

我想将熊猫的列转换为 PyTorch 张量。该列的每个单元格都有一个 300 暗淡的 NumPy 向量（一个嵌入）。

我试过这个：

torch.from_numpy(g_list[1]['sentence_vector'].to_numpy())

但它抛出了这个错误：

TypeError: can’t convert np.ndarray of type numpy.object_。唯一支持的类型有：float64、float32、float16、complex64、complex128、int64、int32、int16、int8、uint8和bool。

原文链接：https://stackoverflow.com//questions/71664538/pytorch-tensor-from-pandas-columns-of-vectors

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如果您有此数据框，其中每列是 2 个数字的向量：

import torch
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a':    [[ 3,  29],[ 3,  29]],
                   'b': [[94, 170],[ 3,  29]],
                   'c': [[31, 115],[ 3,  29]]})

enter image description here

要将此数据帧转换为 pytorch 张量，只需将数据帧的值转换为列表，然后转换为张量：

t = torch.Tensor(list(df.values))

#output

tensor([[[  3.,  29.],
         [ 94., 170.],
         [ 31., 115.]],

        [[  3.,  29.],
         [  3.,  29.],
         [  3.,  29.]]])

t的形状是[2,3,2]，每个列表里面有2行3列2个元素。

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