pytorch深度学习案例 数据挖掘

### PyTorch深度学习数据挖掘实例教程 #### 使用PyTorch进行鸢尾花分类 在处理经典的数据挖掘任务——鸢尾花分类时，可以利用`PyTorch`构建神经网络模型来完成多类别分类的任务。此过程不仅涉及到了基础的机器学习概念，还展示了如何通过自定义`Dataset`类读取并预处理数据[^1]。 ```python from sklearn.datasets import load_iris import torch from torch.utils.data import Dataset, DataLoader import numpy as np class IrisDataset(Dataset): """Iris dataset.""" def __init__(self, transform=None): iris = load_iris() self.X = iris['data'] self.y = iris['target'] self.transform = transform def __len__(self): return len(self.X) def __getitem__(self, idx): sample = {'features': self.X[idx], 'label': int(self.y[idx])} if self.transform: sample = self.transform(sample) return sample def collate_fn(batch): features = [] labels = [] for b in batch: features.append(b['features']) labels.append(b['label']) features = torch.tensor(features).float() labels = torch.tensor(labels) return (features, labels) dataset = IrisDataset() dataloader = DataLoader(dataset=dataset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=0, collate_fn=collate_fn) ``` 上述代码片段创建了一个名为`IrisDataset`的新类继承于`torch.utils.data.Dataset`抽象基类，并实现了两个必需的方法：获取长度(`__len__()`)和索引访问(`__getitem__()`)。这使得该对象可以直接用于迭代器操作或传递给`DataLoader`以支持批量加载等功能。 对于想要深入探索更多实际应用场景的学习者，《PyTorch深度学习项目实战100例》提供了丰富的资源和支持材料，适合那些希望快速上手并掌握使用真实世界中的数据集建立复杂模型技巧的人群[^2]。 此外，在训练过程中记录实验参数变化趋势是非常重要的环节之一；为此官方推荐采用TensorBoard作为辅助工具来进行可视化分析工作。安装配置好之后便可以通过简单的几行Python语句开启日志追踪服务[^3]： ```python writer = SummaryWriter('runs/iris_experiment') for i_batch, data in enumerate(dataloader): inputs, classes = data writer.add_scalar('Loss/train', loss.item(), n_iter) ... writer.close() ``` 以上就是关于如何运用PyTorch框架开展简单而有效的数据挖掘工作的介绍。