【已解决】python读取ods：linux中ods文件内容无法访问，代码无法测试；shuffle的作用：随机从数据集里面读取大小为batch

就是这种.ods的文件，很头痛，几乎没有函数可以访问它。

解决办法：另存为，选择存储格式，

对于xlsx随便哪个函数都可以哈，比如

为了程序需要，改为

import sys
import torch
import random
import argparse
import numpy as np
import pandas as pd
import torch.nn as nn
from torch.nn import functional as F
from torch.optim import lr_scheduler
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader, Datasetclass DealDataset(Dataset):def __init__(self):xy = np.loadtxt(open('./iris.csv','rb'), delimiter=',', dtype=np.float32)#data = pd.read_csv("iris.csv",header=None)#xy = data.valuesself.x_data = torch.from_numpy(xy[:, 0:-1])self.y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]])self.len = xy.shape[0]def __getitem__(self, index):return self.x_data[index], self.y_data[index]def __len__(self):return self.lendealDataset = DealDataset()train_loader2 = DataLoader(dataset=dealDataset,batch_size=2,shuffle=True)
#print(dealDataset.x_data)
for i, data in enumerate(train_loader2):inputs, labels = data#inputs, labels = Variable(inputs), Variable(labels)print(inputs)#print("epoch：", epoch, "的第" , i, "个inputs", inputs.data.size(), "labels", labels.data.size())

变量的命名还是很随意的，特别是实参传递的时候：

from torch.utils.data import Dataset,DataLoader
import numpy as np
import pandas as pd
import xlrd
import os
import openpyxl
import torch
class A():def __init__(self):x=np.loadtxt(open("../../shuffle.csv","rb"),delimiter=',',dtype=np.float32)print(type(x),"\n",x)self.x=torch.from_numpy(x[:,0:-1])self.y=torch.from_numpy(x[:,[-1]])print(self.x,"\n",self.y)print(type(self.x))self.len1=x.shape[0]def __len__(self):return self.len1def __getitem__(self,index):return self.x[index],self.y[index]
if __name__=="__main__":a=A()a1=DataLoader(a,2,True)for i,data in enumerate(a1):inputs,labels=dataprint("inputs:{}\nlabels:{}".format(inputs,labels))# print("labels:{}".format(labels))

batch_size=3 , shuffle=False:

<class 'numpy.ndarray'>
[[1.000e+00 2.000e+00 3.000e+00 1.010e+03]
[4.000e+00 5.000e+00 6.000e+00 2.220e+02]
[7.000e+00 8.000e+00 9.000e+00 2.222e+03]
[1.000e+01 1.100e+01 1.200e+01 3.333e+03]]
tensor([[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.],
[ 7., 8., 9.],
[10., 11., 12.]])
tensor([[1010.],
[ 222.],
[2222.],
[3333.]])
<class 'torch.Tensor'>
inputs:tensor([[1., 2., 3.],
[4., 5., 6.],
[7., 8., 9.]])
labels:tensor([[1010.],
[ 222.],
[2222.]])
inputs:tensor([[10., 11., 12.]])
labels:tensor([[3333.]])

Process finished with exit code 0

batch_size=3 , shuffle=True:

<class 'numpy.ndarray'>
[[1.000e+00 2.000e+00 3.000e+00 1.010e+03]
[4.000e+00 5.000e+00 6.000e+00 2.220e+02]
[7.000e+00 8.000e+00 9.000e+00 2.222e+03]
[1.000e+01 1.100e+01 1.200e+01 3.333e+03]]
tensor([[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.],
[ 7., 8., 9.],
[10., 11., 12.]])
tensor([[1010.],
[ 222.],
[2222.],
[3333.]])
<class 'torch.Tensor'>
inputs:tensor([[ 4., 5., 6.],
[10., 11., 12.],
[ 7., 8., 9.]])
labels:tensor([[ 222.],
[3333.],
[2222.]])
inputs:tensor([[1., 2., 3.]])
labels:tensor([[1010.]])

Process finished with exit code 0

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