train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_images, train_labels)).shuffle(10000).batch(64) 解释

这是一个 TensorFlow 的代码片段，用于创建一个数据集对象。其中 train_images 和 train_labels 是训练数据和标签，from_tensor_slices() 函数将它们转换为张量序列的形式。shuffle(10000) 是用于打乱数据集的函数，batch(64) 是将数据划分为小批量的函数，每个批量的大小为 64。最终创建的 train_dataset 对象可以用于训练神经网络模型。

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train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_images,train_labels))

这是一个 TensorFlow 代码片段，用于将训练用的图像和标签数据转换为 TensorFlow 数据集。其中 train_images 是包含训练用图像数据的 numpy 数组，train_labels 是包含训练用标签数据的 numpy 数组。这个代码片段将数据集切割为一小部分一小部分的切片（slices），以便在训练模型时使用。

test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_images, test_labels))

This code creates a TensorFlow dataset from the test images and test labels. The images and labels are passed as arguments to the `from_tensor_slices` method, which slices the input tensors along the first dimension to create a dataset of individual examples. The resulting dataset can be used for testing a machine learning model.