文章目录
- 导读
- 一、主题与提纲
-
- 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
本文是经过严格查阅相关权威文献和资料，形成的专业的可靠的内容。全文数据都有据可依，可回溯。特别申明：数据和资料已获得授权。本文内容，不涉及任何偏颇观点，用中立态度客观事实描述事情本身
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
