帮我解释下data_batches = np.split(data, num_batches, axis=1)
时间: 2023-05-28 17:04:11 浏览: 58
这行代码将一个 numpy 数组 data 按照指定的轴(axis=1)分成 num_batches 个批次,每个批次的大小相同。返回的结果是一个包含了 num_batches 个数组的列表,每个数组的形状为 (data.shape[0], data.shape[1]//num_batches)。其中,data.shape[0] 是数据样本的数量,data.shape[1] 是数据特征的数量。这样做的目的是为了方便对数据进行批次处理,例如进行批次梯度下降。
相关问题
def data_deal(y, batch_size): # y = np.array(y) # 计算stride = 1不补零可生成的batch数量 num_batches = tf.shape(y)[0] # 在数据前面补上一些0 zeros_tensor = tf.zeros([batch_size-1, tf.shape(y)[1]]) y_ = tf.concat([zeros_tensor, y], axis=0) # y_ = tf.concat([tf.zeros((batch_size-1,), dtype=y.dtype), y], axis=0) # 生成每个batch batch_data = y_[:batch_size, :] b = tf.expand_dims(batch_data, axis=0) for i in range(1, num_batches): L = y_[i:i+batch_size, :] M = tf.expand_dims(L, axis=0) b = tf.concat([b, M], axis=0) return b 这段代码如果不用0填补而是用y的第一行填补,怎么修改
可以使用以下代码将0填充改为用y的第一行填充:
```
def data_deal(y, batch_size):
# 计算stride = 1不补零可生成的batch数量
num_batches = tf.shape(y)[0]
# 在数据前面补上一些y的第一行
first_row = tf.expand_dims(y[0], axis=0)
repeat_times = batch_size - 1
zeros_tensor = tf.tile(first_row, [repeat_times, 1])
y_ = tf.concat([zeros_tensor, y], axis=0)
# 生成每个batch
batch_data = y_[:batch_size, :]
b = tf.expand_dims(batch_data, axis=0)
for i in range(1, num_batches):
L = y_[i:i+batch_size, :]
M = tf.expand_dims(L, axis=0)
b = tf.concat([b, M], axis=0)
return b
```
这样就可以用y的第一行填充了。
class MultiDataLoader(object): def __init__(self, dataloaders, n_batches): if n_batches <= 0: raise ValueError("n_batches should be > 0") self._dataloaders = dataloaders self._n_batches = np.maximum(1, n_batches) self._init_iterators()什么意思
这段代码定义了一个名为 MultiDataLoader 的类,它的构造函数接受两个参数:一个 dataloaders 列表和一个 n_batches 数字。如果 n_batches 小于等于 0,将会抛出 ValueError 异常。该类还有一个名为 _init_iterators 的私有方法。
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