如何在fastai中对数据框进行预测

Question

我将databunch定义为：

data = (TabularList.from_df(train_df, path='./', cont_names=cont_names, procs=procs)
                           .split_by_idx(list(range(500,3000)))
                           .label_from_df(cols=dep_var)
                           .add_test(test, label=0)
                           .databunch())

培训后，我已经变得......

p = learn3.get_preds()
len(p[1])

输出值为2500，这是正确的

                       .split_by_idx(list(range(500,3000)))

这是2500个数字

for index in range(len(test_df)):
    predictions = learn3.predict(test_df.iloc[index])
    predictions = predictions[1].tolist()
    print(index)

这将需要大量的时间。我希望通过 test_df 并获得与预测一样的结果。

p = learn3.get_preds()

我该怎么做？

                       .split_by_idx(list(range(500,3000)))

我们有办法替换它并从其他文件传递数据吗？

- Rajan Lagah

Answer 1

我曾经为此苦恼了一段时间。我发现最好的方法是按照以下步骤进行：

test_dl = learn.dls.test_dl(test_data) # Create a test dataloader
learn.get_preds(dl = test_dl) # Make predictions on it

- User2321

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这对我在使用fastAI2时非常有帮助。谢谢！ - goerlitz

Answer 2

您可以使用fastai学习器的add_test()方法，将学习器的原始测试集替换为您的数据。或者，您也可以使用learn.data.test_dl = new_df来实现相同的效果，然后使用get_preds()来获取预测结果。

- LucyDrops