Deep learning 如何在fastai中获得数据帧预测

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())

经过训练，我很高兴

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

o/p为2500，这是正确的

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

这是2500个号码

但现在我有大约几千个输入的其他数据，如果我有

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

这将花费大量的时间。我想通过测试并得到预测结果

p = learn3.get_preds()

我该怎么做

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

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我们有办法替换此文件并从其他文件传递数据吗？

您可以使用fastai learner的

添加测试（）方法用您的数据替换学习者的原始测试集。或者，您也可以使用
learn.data.test\u dl=new\u df
实现相同的功能，然后使用
get\u preds（）
获得预测