initial_indices_per_batch = initial_indices[i: i + batch_size] X = [data(j) for j in initial_indices_per_batch] Y = [data(j + 1) for j in initial_indices_per_batch] yield np.array(X), np.array(Y)解释一下
时间: 2023-03-30 09:03:44 浏览: 68
这段代码是一个生成器函数,用于生成训练数据的批次。其中,initial_indices是一个包含所有数据索引的列表,batch_size是每个批次的数据量。代码中,通过切片获取一个批次的数据索引,然后分别获取对应索引的X和Y数据,最后将X和Y转换为numpy数组并yield返回。
相关问题
initial_indices_per_batch = initial_indices[i: i + batch_size] X = [data(j) for j in initial_indices_per_batch] Y = [data(j + 1) for j in initial_indices_per_batch] yield np.array(X), np.array(Y)
这是一个 Python 代码片段,用于生成训练数据的批次。其中 initial_indices 是一个索引列表,batch_size 是每个批次的大小,data 是原始数据。该代码片段将 initial_indices 划分为大小为 batch_size 的子列表,然后使用这些子列表生成训练数据。
for i in range(0, batch_size * num_batches, batch_size):initial_indices_per_batch = initial_indices[i: i + batch_size] X = [data(j) for j in initial_indices_per_batch] Y = [data(j + 1) for j in initial_indices_per_batch] yield torch.tensor(X), torch.tensor(Y)
这段代码是一个数据批次生成器函数,它的作用是将数据集划分成多个批次,每个批次包含 batch_size 个子序列。其中,initial_indices 是数据集的所有子序列的起始索引,num_batches 是数据集被划分成的批次数。对于每个批次,函数会从 initial_indices 中随机选取 batch_size 个起始索引,然后根据这些起始索引从数据集中获取对应的子序列,分别赋值给 X 和 Y,最后使用 yield 语句将数据批次以 tensor 的形式返回,方便模型的训练和评估。