data.DataLoader(mnist_train,batch_size=18)
时间: 2024-06-01 18:12:37 浏览: 8
This code creates a DataLoader object for the MNIST training dataset with a batch size of 18. The DataLoader is used to iterate over the dataset in batches during training.
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解释一下这段语句中的y,X,y = next(iter(data.DataLoader(mnist_train,batch_size = 18)))
这段语句中的y是一个变量,用于存储数据集mnist_train中下一个批次的标签数据。其中,iter(data.DataLoader(mnist_train,batch_size = 18))是将mnist_train数据集打包成一个可迭代对象,并设置每批次数据的大小为18。通过调用next()函数,可以从这个可迭代对象中获取下一个批次的数据,其中包括输入数据X和对应的标签数据y。因此,X,y = next(iter(data.DataLoader(mnist_train,batch_size = 18)))的作用是将获取到的下一个批次的数据中的输入数据赋值给变量X,将对应的标签数据赋值给变量y。
X, y = next(iter(data.DataLoader(mnist_train, batch_size=18)))什么意思
这行代码是用 PyTorch 框架中的 DataLoader 函数从 MNIST 训练数据集中随机取出一个 batch 的数据,其中 batch_size 参数设置为 18。返回的 X 和 y 分别包含了这个 batch 中的图像数据和标签数据。其中 X 的大小为 [18, 1, 28, 28],表示这个 batch 中有 18 张大小为 28x28 的灰度图像;y 的大小为 [18],表示这个 batch 中对应的标签。