我的深度学习模型将使用一些监督的学习数据
数据将加载到.npz（numpy arrays）文件中，每个文件将具有30个数组列表数据。
我必须使用这些数据集转换模型
当我在python函数中调用它时，它将被加载。然后，模型将开始训练这些数据集。
这些数据集之间的相关性很重要。
这是这个问题的主题。
我将整个文件加载到该文件夹中。然后，该模型将继续学习，直到完成数据加载。
因此，我可以在训练中使用此数据集文件吗？
以及如何训练我的模型。
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我不确定您的意思，但是您应该能够将某些数据结构转换为张量，例如numpy数组。
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a) # np array to tensor
这对初学者来说很简单，如果对培训有帮助的话： https://medium.com/coinmonks/create-a-neural-network-in-pytorch-and-make-your-life-simpler-ec5367895199