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：

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。

相关问题

for step, (x, y) in enumerate(train_dataset.batch(batch_size=batch_size)):：AttributeError: 'MNIST' object has no attribute 'batch'

这个错误提示告诉我们，在 `MNIST` 类中没有名为 `batch` 的属性。很可能是因为 `MNIST` 类没有定义 `batch` 方法。

如果您想要使用 `batch` 方法，请考虑使用 TensorFlow 的 `tf.data.Dataset` 类来批处理数据。您可以将 `MNIST` 数据集转换为 `tf.data.Dataset` 类型，并在其中使用 `batch` 方法。例如：

import tensorflow as tf

# 将 MNIST 数据集转换为 tf.data.Dataset 类型
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))

# 批处理数据
batch_size = 32
train_dataset = train_dataset.batch(batch_size=batch_size)

# 使用 for 循环遍历批次数据
for step, (x, y) in enumerate(train_dataset):
    # do something

在上面的代码中，我们首先使用 `from_tensor_slices` 方法将 `MNIST` 数据集转换为 `tf.data.Dataset` 类型，然后使用 `batch` 方法批处理数据，并在 for 循环中遍历批次数据。

train_dataset = LegacyPPIDataset(mode='train') valid_dataset = LegacyPPIDataset(mode='valid') test_dataset = LegacyPPIDataset(mode='test') train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, collate_fn=collate) valid_dataloader = DataLoader(valid_dataset, batch_size=batch_size, collate_fn=collate) test_dataloader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, collate_fn=collate) n_classes = train_dataset._labels.shape[1] num_feats = train_dataset.features.shape[1]

这段代码是用来加载和处理数据集的。其中`LegacyPPIDataset`是一个自定义的数据集类，用于加载PPID（Protein-Protein Interaction）数据集。`mode`参数指定了数据集的模式，可以是训练集、验证集或测试集。`DataLoader`是一个PyTorch中用于批量处理数据的工具，将数据集分成一批一批的，方便模型训练。`batch_size`参数指定了每个批次的大小。`collate`参数是一个自定义的函数，用于将数据集中的样本转换成模型可以处理的格式。`n_classes`和`num_feats`分别表示类别数和特征数量。这段代码的作用是将数据集加载到内存中，方便模型训练。