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(源码)基于PyTorch框架的智能睡眠数据分析系统
大小:4.79MB
价格:49积分
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上传者:m0_62153576
更新日期:2025-09-22

(源码)基于PyTorch框架的智能睡眠数据分析系统.zip

资源文件列表(大概)

文件名
大小
Agent.py
2.56KB
DataProcessor.py
4.84KB
main.py
4.9KB
MyDataset.py
1.42KB
Net.py
1.75KB
README.md
1.69KB
Server.py
6.22KB
sleepdata.csv
66.11KB
test.py
2.16KB
Util.py
7.12KB
other/CJC-Templet_Word2003.doc
130KB
other/kaggle——data.url
134B
other/one.log
16.94KB
other/基于Spark的分布式健康大数据分析系统设计与实现_吴磊.pdf
1.66MB
other/开题报告.docx
26.43KB
other/第5组-基于联邦机器学习的睡眠质量预测-开题报告.pdf
178.04KB
other/项目说明.docx
19.42KB
testmodel/net_011_0406_195513_127_100.pth
336.72KB
testmodel/net_011_0406_195514_111_100.pth
336.47KB
testmodel/net_011_0406_195514_63_100.pth
336.47KB
testmodel/net_011_0406_195514_95_100.pth
336.47KB
testmodel/net_011_0406_195515_15_100.pth
335.97KB
testmodel/net_011_0406_195515_31_100.pth
336.22KB
testmodel/net_011_0406_195515_47_100.pth
336.22KB
testmodel/net_011_0406_195516_111_1.pth
138.09KB
testmodel/net_011_0406_195516_127_1.pth
138.34KB
testmodel/net_011_0406_195516_63_1.pth
138.09KB
testmodel/net_011_0406_195517_15_1.pth
137.59KB
testmodel/net_011_0406_195517_31_1.pth
137.84KB
testmodel/net_011_0406_195517_47_1.pth
137.84KB
testmodel/net_011_0406_195517_95_1.pth
138.09KB
__pycache__/Agent.cpython-36.pyc
1.21KB
__pycache__/DataProcessor.cpython-36.pyc
2.43KB
__pycache__/MyDataset.cpython-36.pyc
852B
__pycache__/Net.cpython-36.pyc
797B
__pycache__/Server.cpython-36.pyc
2.6KB
__pycache__/Util.cpython-36.pyc
571B
更多源码尽在【www.makuang.net】.txt
370B

资源内容介绍

# 基于PyTorch框架的智能睡眠数据分析系统## 项目简介本项目是一个基于PyTorch框架的机器学习项目，旨在通过对睡眠数据进行处理和分析，实现对睡眠质量的有效预测。该项目包括多个Python文件，每个文件都承担了特定的功能。## 主要特性和功能1. 数据预处理（DataProcessor）: 通过DataProcessor.py文件，处理原始睡眠数据，提取特征并进行数据清洗。支持多种数据格式和来源。2. 神经网络模型（Net）: Net.py定义了用于预测睡眠质量的神经网络结构。3. 训练流程管理（Server main）: Server.py和main.py负责整个训练流程的管理，包括数据加载、模型训练、模型测试等。支持分布式训练和模型参数管理。4. 测试模块（test）: test.py包含了一些测试代码，用于验证二进制字符串转换和模式转换等功能。
# 基于PyTorch框架的智能睡眠数据分析系统## 项目简介本项目是一个基于PyTorch框架的机器学习项目，旨在通过对睡眠数据进行处理和分析，实现对睡眠质量的有效预测。该项目包括多个Python文件，每个文件都承担了特定的功能。## 主要特性和功能1. **数据预处理（DataProcessor）**: 通过`DataProcessor.py`文件，处理原始睡眠数据，提取特征并进行数据清洗。支持多种数据格式和来源。2. **神经网络模型（Net）**: `Net.py`定义了用于预测睡眠质量的神经网络结构。3. **训练流程管理（Server & main）**: `Server.py`和`main.py`负责整个训练流程的管理，包括数据加载、模型训练、模型测试等。支持分布式训练和模型参数管理。4. **测试模块（test）**: `test.py`包含了一些测试代码，用于验证二进制字符串转换和模式转换等功能。5. **实用工具（Util）**: `Util.py`包含了一些辅助函数，如计算二进制字符串中1的数量和整数到二进制字符串的转换等。## 安装和使用步骤1. **环境准备**: 安装Python和PyTorch框架。2. **数据准备**: 准备相应的睡眠数据集。3. **运行训练脚本**: 运行`main.py`开始训练过程。4. **测试与验证**: 使用`test.py`进行功能测试。5. **结果分析**: 根据训练结果和模型表现进行分析和调整。## 注意事项* 确保数据集的格式正确并符合预处理要求。* 在运行训练脚本前，请检查配置文件中的参数设置是否正确。* 在开发过程中可能需要对代码进行调整和优化，确保代码的健壮性和性能。

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