def data_iter(batch_size, features, labels): num_examples = len(features) # 1000 indices = list(range(num_examples)) random.shuffle(indices) # 样本的读取顺序是随机的 for i in range(0, num_examples, batch_size): j = torch.LongTensor(indices[i: min(i + batch_size, num_examples)]) # 最后⼀次可能不⾜⼀个batch yield features.index_select(0, j), labels.index_select(0,j)

这是一个用于生成数据批次的迭代器函数。它接收三个参数：batch_size（批次大小），features（特征）和labels（标签）。函数的目的是将数据打乱并按照指定的批次大小生成数据。

首先，函数计算了样本数量num_examples，并创建了一个包含0到num_examples-1的索引列表indices。

然后，函数使用random.shuffle函数将索引列表打乱顺序，以实现样本的随机读取顺序。

接下来，使用一个for循环来迭代生成数据批次。每次循环中，使用torch.LongTensor函数创建一个包含当前批次索引的张量j。这里使用了min函数来确保最后一个批次可能不足一个完整的batch_size。

最后，使用features.index_select和labels.index_select函数根据索引张量j来选择对应的特征和标签，并使用yield语句将它们作为迭代器的输出返回。

需要注意的是，这段代码是使用PyTorch框架编写的，并且假设features和labels是PyTorch张量。