def get_batch_data(self, data, n_windows): data = convert_to_tensor(data, dtype=float32) return iter(tfdata.Dataset.from_tensor_slices(data) .shuffle(buffer_size=n_windows) .batch(self.batch_size).repeat()) def _generate_noise(self): while True: yield np.random.uniform(low=0, high=1, size=(self.seq_len, self.n_seq))

这段代码是一个生成器函数和一个数据处理函数，用于获取批量数据和生成噪声数据。让我逐步解释这两个函数的功能和实现方式。

`get_batch_data`函数接受两个参数，`data`代表输入数据，`n_windows`代表窗口数量。这个函数的作用是将输入数据转换为Tensor，然后通过`tfdata.Dataset.from_tensor_slices`方法创建一个数据集对象，接着对数据集进行随机重排（shuffle）操作，设置缓冲区大小为`n_windows`，最后使用`batch`和`repeat`方法将数据集划分为批量数据。函数返回一个可迭代对象。

`_generate_noise`函数是一个生成器函数，用于生成噪声数据。该函数使用无限循环（`while True`），在每次迭代中，使用`np.random.uniform`方法生成服从均匀分布的随机数，并返回生成的噪声数据。

这两个函数的作用是为训练模型提供批量的输入数据和噪声数据。通常情况下，我们会根据实际需求对这两个函数进行适当的调用和组合，以生成训练过程中所需的数据。需要注意的是，这段代码缺少了一些必要的引入语句和类定义，可能需要补充相关代码才能完整运行。