yield features[batch_indices],labels[batch_indices]

### 回答1：
这段代码看起来像是在进行批量数据的获取，其中features和labels是数据的特征和标签，而batch_indices是一个数组，它存储了当前批次的数据在features和labels中的索引。yield关键字表示当前函数是一个生成器函数，它会逐个返回每个批次的数据，而不是一次性返回所有数据。这样可以避免内存溢出，并且能够在训练过程中动态地加载数据。

### 回答2：
yield是Python中的一个关键字，用于定义一个生成器函数。生成器函数能够在迭代过程中依次产生值，而不会一次将所有结果计算出来并存储在内存中。在给定的代码中，yield被用于定义一个生成器函数，它会从features和labels两个列表中根据batch_indices中的索引值依次产生对应的值。

具体来说，代码中的yield语句将从features和labels两个列表中根据batch_indices中的值依次取出对应的元素，并作为生成器函数的返回值。每次调用生成器函数时，它都会返回一个由features和labels中对应索引位置的元素组成的元组。

可以将yield语句理解为将features和labels列表中的元素按照batch_indices中的索引取出，并依次返回。

总结而言，给定的代码片段通过yield关键字将features和labels两个列表中根据batch_indices中的索引值依次产生的元素作为生成器函数的返回值，允许以一种更加高效和节省内存的方式逐个获取这些元素。

相关问题

for i in range(0, num_examples, batch_size): batch_indices = torch.tensor( indices[i: min(i + batch_size, num_examples)]) yield features[batch_indices], labels[batch_indices]

这段代码是一个生成器函数，用于对数据进行批量处理，具体解释如下：

`range(0, num_examples, batch_size)`是一个迭代器对象，它每次迭代都会产生一个从`0`开始，`batch_size`为步长的等差数列。这样，每次迭代时，`i`就会取到从`0`开始的一段连续的索引，这些索引对应了数据集中的一些样本。

`batch_indices`是一个tensor类型的变量，它用来存储当前批次的样本在数据集中的索引。它通过切片操作获取当前批次的样本在数据集中的索引，并将其转化为tensor类型。

`yield features[batch_indices], labels[batch_indices]`是一个生成器的关键字，它表示每次迭代时，生成器会返回`features`和`labels`中索引为`batch_indices`的元素，这就完成了对数据的批量处理。

综合来看，这段代码的作用是对数据进行批量处理，每次迭代时，生成器会返回一批指定大小的样本，方便模型的训练。

翻译代码：for i in range(0, num_examples, batch_size): batch_indices = torch.tensor( indices[i: min(i + batch_size, num_examples)]) yield features[batch_indices], labels[batch_indices]

这段代码是一个生成器函数，通过 for 循环迭代从 0 开始，以 batch_size 为步长，遍历 num_examples 的整数序列。在每次循环中，它会根据当前的 i 值获取一个批次的索引，使用 torch.tensor 将这些索引转换为张量，并将其赋值给变量 batch_indices。然后，它会使用这些索引从 features 和 labels 中取出对应的批次数据，并通过 yield 语句将这些数据作为生成器的输出。

换句话说，这段代码用于将数据集分成多个批次并逐个返回。每个批次的大小由 batch_size 决定，通过索引从原始数据集中获取对应的批次数据。这样做可以方便地进行批量处理和训练。