dados de entrada em forma de vetor em modelos CNN

Oi

Se você está começando a trabalhar com Redes Neurais Convolucionais (CNN) e possui um conjunto de dados em formato de lista, é importante prepará-lo adequadamente para ser usado em modelos de CNN. As CNNs são normalmente usadas para processar imagens, que têm uma estrutura tridimensional (altura, largura e canais). No entanto, você pode adaptar as CNNs para lidar com listas de dados.

Uma maneira comum de fazer isso é tratar cada elemento da lista como um "canal" de entrada. Por exemplo, se sua lista tiver 8 elementos, você pode considerar cada elemento como um canal. Portanto, a entrada seria como uma imagem 1D com dimensões (1, 8, 1), onde 1 é a altura, 8 é a largura (o número de elementos na lista) e 1 é o número de canais.

Para realizar essa transformação em Python usando a biblioteca PyTorch, você pode usar a função reshape. Aqui está um exemplo de como fazer isso:

import torch

lista_de_dados = [-64, -56, -61, -66, -71, -82, -81, 1]
tensor_de_dados = torch.tensor(lista_de_dados).reshape(1, 8, 1)

Agora, o tensor_de_dados pode ser usado como entrada para o seu modelo de CNN.

Não esqueça de ajustar a arquitetura da sua CNN para acomodar dados em formato de lista.

Valeu!!!