dataset.train_batch(batch_size=batch_size)
时间: 2023-07-09 22:03:39 浏览: 46
这段代码是使用dataset对象中的train_batch()方法来获取一个指定大小的训练数据批次。其中,batch_size参数用于指定批次的大小,即每次获取多少个样本进行训练。train_batch()方法会返回一个包含多个样本的数据集对象,可以用于训练模型。通常在训练过程中会多次调用train_batch()方法来获取多个批次的数据进行训练。
相关问题
train_dataset.batch_size(batch_size=batch_size):AttributeError: 'MNIST' object has no attribute 'batch'
这个错误是因为 `MNIST` 对象没有 `batch` 属性,所以不能对它进行 `batch_size` 操作。可能是你在代码的前面定义了 `MNIST` 对象,但是没有设置 `batch` 属性。你可以尝试在数据加载时使用 `tf.data.Dataset.batch` 方法来对数据进行 batch 操作,例如:
```python
train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).shuffle(buffer_size=10000).batch(batch_size)
```
这里的 `batch_size` 是你想要的批次大小。在这个例子中,我们使用 `from_tensor_slices` 方法来创建 `tf.data.Dataset` 对象,并将训练数据 `x_train` 和 `y_train` 作为输入。然后使用 `shuffle` 方法来随机打乱数据,最后使用 `batch` 方法来进行批次处理。
train_loader = GraphDataLoader(train_dataset, batch_size=args.batch_size, shuffle=True)
这段代码是用来创建一个图数据加载器的。具体来说,它使用了一个叫做`GraphDataLoader`的类,它是一个定制的数据加载器,可以在 PyTorch 的数据加载器框架之上为图数据定制数据预处理和批处理操作。这个类需要传入三个参数:`train_dataset`、`batch_size`和`shuffle`。`train_dataset`是一个包含了所有训练数据的数据集对象;`batch_size`是指定每个批次的大小;`shuffle`是一个布尔值,表示是否要在每个 epoch 之前将数据集打乱。