怎么用神经网络方法达到def data_deal(y, batch_size): # 计算stride = 1不补零可生成的batch数量 num_batches = tf.shape(y)[0] # 在数据前面补上一些0 zeros_tensor = tf.zeros([batch_size-1, tf.shape(y)[1]]) y_ = tf.concat([zeros_tensor, y], axis=0) # y_ = tf.concat([tf.zeros((batch_size-1,), dtype=y.dtype), y], axis=0) # 生成每个batch batch_data = y_[:batch_size, :] b = tf.expand_dims(batch_data, axis=0) for i in range(1, num_batches): L = y_[i:i+batch_size, :] M = tf.expand_dims(L, axis=0) b = tf.concat([b, M], axis=0) return b的效果？

这段代码是用来处理数据的，将一维的输入数据y按照batch_size进行分组，每一组batch中包含batch_size个数据，同时在数据前面补上一些0，以便数据能够被完整地分成多个batch。具体实现如下：

1. 首先计算出stride为1且不补零的情况下，输入数据y能够生成的batch数量；

2. 在数据前面补上batch_size-1个0，这样可以保证数据能够被完整地分成多个batch；

3. 从补零后的数据中取出前batch_size个数据，作为第一个batch_data；

4. 之后，从第二个数据开始，每次取出batch_size个数据，作为一个batch，将这些batch合并成一个张量b；

5. 最后返回合并后的张量b，其中b的shape为[num_batches, batch_size, input_dim]，其中input_dim是输入数据的维度。