print(tensor_data.shape, data_label1.shape) 是什么意

这行代码是用来打印两个变量的形状（shape）。`tensor_data`和`data_label1`都是NumPy数组。

`tensor_data.shape`打印了`tensor_data`的形状，即它的维度和每个维度的大小。例如，输出可能是`(100, 50, 3)`，表示`tensor_data`是一个三维数组，其中第一个维度大小为100，第二个维度大小为50，第三个维度大小为3。

同样，`data_label1.shape`打印了`data_label1`的形状。它可以告诉你关于`data_label1`数组的维度和大小的信息。

相关问题

data_loader.dataset

`data_loader.dataset`是一个用于获取数据加载器的数据集对象的属性。

在代码中，`data_loader`是一个数据加载器对象，而`dataset`是该数据加载器的属性。通过访问`data_loader.dataset`，可以获取到加载器所使用的数据集对象。

数据集对象通常是一个可迭代对象，其中包含了训练集、验证集或测试集的样本数据。在使用数据加载器时，可以通过访问`data_loader.dataset`来获取数据集对象，并使用其提供的方法和属性进行数据处理、预处理或其他操作。

以下是一个示例：

import torch
from torchvision import datasets, transforms

# 定义数据变换
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])

# 加载MNIST数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root="./data", train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

# 获取数据集对象
dataset = train_loader.dataset

# 打印数据集大小
print(len(dataset))  # 输出: 60000

# 获取第一个样本
sample = dataset[0]
image, label = sample

# 打印第一个样本的标签和形状
print(label)  # 输出: 5
print(image.shape)  # 输出: torch.Size([1, 28, 28])

在上述示例中，我们使用`datasets.MNIST`类加载了MNIST数据集，并创建了一个训练集的数据加载器`train_loader`。通过访问`train_loader.dataset`，我们获取到了训练集的数据集对象`train_dataset`。然后，我们可以使用数据集对象的方法和属性进行进一步的操作，比如获取数据集的大小、访问其中的样本等。

希望这个例子能够帮助你理解`data_loader.dataset`的用法。如果还有其他问题，请随时提问。

from keras.preprocessing.text import Tokenizer from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from keras.utils import to_categorical import numpy as np MAX_SEQUENCE_LEN = 1000 # 文档限制长度 MAX_WORDS_NUM = 20000 # 词典的个数 VAL_SPLIT_RATIO = 0.2 # 验证集的比例 tokenizer = Tokenizer(num_words=MAX_WORDS_NUM) tokenizer.fit_on_texts(texts) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts) word_index = tokenizer.word_index print(len(word_index)) # all token found # print(word_index.get('新闻')) # get word index dict_swaped = lambda _dict: {val:key for (key, val) in _dict.items()} word_dict = dict_swaped(word_index) # swap key-value data = pad_sequences(sequences, maxlen=MAX_SEQUENCE_LEN) labels_categorical = to_categorical(np.asarray(labels)) print('Shape of data tensor:', data.shape) print('Shape of label tensor:', labels_categorical.shape) indices = np.arange(data.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data = data[indices] labels_categorical = labels_categorical[indices] # split data by ratio val_samples_num = int(VAL_SPLIT_RATIO * data.shape[0]) x_train = data[:-val_samples_num] y_train = labels_categorical[:-val_samples_num] x_val = data[-val_samples_num:] y_val = labels_categorical[-val_samples_num:]

这段代码使用了Keras库中的Tokenizer和pad_sequences方法对文本进行预处理，将文本转化为数字序列，并进行了填充，确保所有文本序列的长度相同。同时也使用了to_categorical方法对标签进行独热编码。最后，将数据集按照VAL_SPLIT_RATIO的比例划分为训练集和验证集。