如何在 ML 数据集上应用 torc PCA？

Question

我正在研究机器学习分类模型。它在灰度数据集上工作得很好。但在 RGB 图像上的性能较差。因此，我决定在 RGB 数据集上应用

torch.pca_lowrank

，看看这是否可以改善特征表示和模型的性能。

这是我的代码示例：

U, S, V = torch.pca_lowrank(torch.as_tensor(train_dataset) , q=None, center=True, niter=3)
train_dataset = torch.matmul(train_dataset, V[:, :n_components])

我收到此错误：

ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars

请问有什么建议吗？谢谢。

Answer 1

您似乎遇到了形状不匹配，或者可能尝试在某处使用张量值作为标量。

您可能会考虑以下内容：

1. 检查张量形状：在应用 torch.pca_lowrank 之前，打印 train_dataset 的形状以确保其具有正确的尺寸。

2. 数据类型和维度：确保train_dataset是浮点张量（因为PCA对浮点值进行运算）并且具有正确的形状。如果 train_dataset 是 RGB 图像列表，您可能需要将其重塑为 2D 张量。

3. 选择组件数量：变量 n_components 应小于或等于数据集中的要素数量。仔细检查其值。

4. Python 标量：当尝试将张量当作单个值使用时，通常会出现您看到的错误。查看您在何处使用张量中的值，并确保您正确访问它们。

最后，请记住，PCA 会更改数据的表示形式。虽然这在某些情况下可能会有所帮助，但不能保证它总是会提高性能，尤其是对于 RGB 图像等复杂数据。考虑其他技术，例如使用 CNN 或迁移学习，这些技术通常对 RGB 图像更有效。