train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train,y_train)).batch(batch_size).shuffle(batch_size*10)

在给定的代码中，使用 TensorFlow 的 `tf.data.Dataset` 模块创建了一个训练数据集。

首先，`tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))` 通过将输入的训练数据 `x_train` 和对应的标签 `y_train` 作为元组传入，创建了一个数据集。这个函数将数据和标签按照相同的索引进行切片，生成一个包含每个样本和对应标签的数据集。

接下来，`.batch(batch_size)` 用于指定批次大小，将数据集按照给定的批次大小进行分组。这样可以将数据拆分成多个批次，每个批次中包含指定数量的样本和标签。

然后，`.shuffle(batch_size*10)` 用于对数据进行随机洗牌。这一步是为了打乱数据集中样本的顺序，增加训练的随机性和泛化能力。`batch_size*10` 表示洗牌时使用的缓冲区大小，决定了洗牌时能够随机选择的样本数量。

最终，得到了一个包含了训练数据和标签的数据集，其中每个批次都是经过随机洗牌的。这个数据集可以用于训练神经网络模型，每次从中获取一个批次的数据进行模型训练。

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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。

train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train,y_train)) print('train_db=',type(train_db)) train_db = train_db.shuffle(10000) # 打乱数据 train_db = train_db.batch(128) train_db = train_db.map(preprocess)

这段代码是利用 TensorFlow 中的 Dataset 模块创建一个数据集 train_db，其中包含训练数据 x_train 和标签 y_train。使用 from_tensor_slices 函数可以将两个数据序列变成一个 Dataset 对象。输出语句 print('train_db=',type(train_db)) 打印出 train_db 的类型。接着，使用 shuffle 函数将数据集进行随机打乱，参数 10000 表示打乱数据的数量。