train_dataset.shuffle(10000).batch(batch_size)

这行代码是为了将训练数据集打乱并分成大小为batch_size的小批量。shuffle函数的参数10000表示打乱数据集时使用的随机数种子，batch函数的参数batch_size表示每个小批量的大小。这样做是为了更好地训练模型，因为在训练过程中使用小批量可以减少内存占用并加速训练过程，而打乱数据集可以防止模型过拟合。

相关问题

train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)) train_ds = train_ds.batch(batch_size).shuffle(10000)

这是一个用 TensorFlow 构建数据集的代码，将训练数据集 x_train 和标签 y_train 转换为一个数据集对象 train_ds，并设置每个批次的大小为 batch_size，同时对数据集进行随机打乱。

代码解释dataset_train = dataset_train.shuffle(SHUFFLE_BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE).repeat()

这段代码是用于对训练数据进行处理的，其中：

- `dataset_train`是一个数据集对象，用于存储训练数据。
- `shuffle(SHUFFLE_BUFFER_SIZE)`表示对数据进行随机打乱操作，其中`SHUFFLE_BUFFER_SIZE`表示打乱时使用的缓冲区大小。
- `batch(BATCH_SIZE)`表示将数据分成批次进行处理，其中`BATCH_SIZE`表示每个批次的数据量大小。
- `repeat()`表示将数据集重复使用多次，这样可以增加训练数据量，提高模型的泛化能力。