batches = 80 batch_size = 20000 data = [] for i in range(batches): index=np.random.choice(x.shape[0],batch_size,replace=False) x_batch = x[index] y_batch = y[index] history = model.fit(x_batch,y_batch, batch_size=1000, validation_split=0.2)# 训练 hist = pd.DataFrame(history.history) data.append(hist) df = pd.concat(data).reset_index(drop=True) # 竖着合并代码意思是啥

这段代码的意思是：首先定义了80个batch，每个batch的大小为20000，然后对于每个batch，从数据集中无放回地随机选择20000个样本，分别作为训练集和验证集，使用大小为1000的batch训练模型，并记录训练过程中的历史指标，将每个batch的历史指标存储在一个列表中。最后使用pandas库将所有batch的历史指标按照行的方向合并成一个DataFrame，以便后续分析和可视化。

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self.batch_size = batch_size self.batches = batches

这段代码的作用是将输入数据集的批次大小 batch_size 和数据集 batches 存储到迭代器的属性中。self.batch_size 记录每个 batch 中数据的数量，self.batches 记录整个数据集中的所有数据点。这个迭代器可以用于将数据集划分成一个个大小为 batch_size 的 batch。

def __next__(self): if self.residue and self.index == self.n_batches: batches = self.batches[self.index * self.batch_size: len(self.batches)] self.index += 1 batches = self._to_tensor(batches) return batches elif self.index >= self.n_batches: self.index = 0 raise StopIteration else: batches = self.batches[self.index * self.batch_size: (self.index + 1) * self.batch_size] self.index += 1 batches = self._to_tensor(batches) return batches

这段代码是一个 Python 迭代器的实现，用于遍历输入数据集中的所有批次。具体来说，该迭代器的初始化函数中传入了数据集 batches、每批次的大小 batch_size 和设备 device，初始化了一些必要的参数，并且判断数据集的 batch 数量是否为整数。next 函数中，如果 batch 数量不是整数并且当前遍历到了最后一个 batch，那么就取出最后一个 batch，并将 self.index 加 1。如果当前遍历的 batch 数量已经超过了数据集中的 batch 数量，那么就将 self.index 设置为 0，然后抛出 StopIteration 异常。如果以上两种情况都不是，那么就取出下一个 batch，并将 self.index 加 1，然后将这个 batch 转换成 PyTorch Tensor 的形式并返回。该迭代器可以用于将数据集中的所有批次依次输入神经网络模型中进行训练。