深度学习3：数据预处理使用Pandas与PyTorch的实践
文章目录
- 导读
- 一、主题与提纲
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- 1.1. 读取数据集
- 1.2. 处理缺失值
- 1.3. 转换为张量格式
- 二、结论
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导读
在深度学习的实践中，数据预处理是至关重要的一步。原始数据往往需要进行清洗、转换和格式化，才能被模型有效地利用。本文将介绍如何使用Pandas进行数据预处理，并通过PyTorch将处理后的数据转换为张量格式，为后续的模型训练做好准备。
一、主题与提纲
- 主题：深度学习数据预处理
- 提纲：
- 读取数据集
- 处理缺失值
- 转换为张量格式
- PyTorch实现与代码展示
核心内容深入分析
1.1. 读取数据集
在深度学习中，我们通常从CSV、Excel或数据库等文件中读取原始数据