for i in range(0, num_examples, batch_size): batch_indices = torch.tensor( indices[i: min(i + batch_size, num_examples)]) yield features[batch_indices], labels[batch_indices]

这段代码是一个生成器函数，用于对数据进行批量处理，具体解释如下：

`range(0, num_examples, batch_size)`是一个迭代器对象，它每次迭代都会产生一个从`0`开始，`batch_size`为步长的等差数列。这样，每次迭代时，`i`就会取到从`0`开始的一段连续的索引，这些索引对应了数据集中的一些样本。

`batch_indices`是一个tensor类型的变量，它用来存储当前批次的样本在数据集中的索引。它通过切片操作获取当前批次的样本在数据集中的索引，并将其转化为tensor类型。

`yield features[batch_indices], labels[batch_indices]`是一个生成器的关键字，它表示每次迭代时，生成器会返回`features`和`labels`中索引为`batch_indices`的元素，这就完成了对数据的批量处理。

综合来看，这段代码的作用是对数据进行批量处理，每次迭代时，生成器会返回一批指定大小的样本，方便模型的训练。

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for i in range(0,num_examples,batch_size): batch_indices = torch.tensor( indices[i:min(i + batch_size,num_examples)]) yield features[batch_indices],labels[batch_indices] batch_size = 10

这是一个简单的批量生成器函数，用于将数据集拆分为批次并逐批处理。它使用了Python内置的`range()`函数来迭代数据集，每次处理`batch_size`个样本。对于每个批次，它会在`features`和`labels`张量中选择相应的行，并将它们作为输出生成器的一部分返回。最后一个批次可能包含不到`batch_size`个样本，因此需要使用`min()`函数来确保不超过数据集的末尾。

for i in range(0,num_examples,batch_size): batch_indices = torch.tensor(indices[i:min(i+batch_size,num_examples)]) yield features[batch_indices],labels[batch_indices]

这段代码是一个生成器函数，用于生成批次数据。在循环中，通过range函数以步长为batch_size遍历0到num_examples的范围。在每次迭代中，通过torch.tensor(indices[i:min(i+batch_size,num_examples)])创建一个张量，其中包含当前批次的样本索引。然后使用这些索引从features和labels中获取对应的批次数据，并使用yield关键字将批次数据作为生成器的输出。这样做的目的是将数据集分成多个小批次进行训练，以提高训练效率和内存利用率。