解释这段代码：dataset = tf.data.Dataset.from_generator(self.generator, (tf.float32, tf.int32,tf.int32, tf.string))

这段代码是使用 TensorFlow 的 Dataset API 从生成器中创建一个数据集。generator 是一个 Python 生成器函数，它返回一个元组，包含四个元素：一个浮点数张量、两个整数张量和一个字符串张量。这些元素分别对应数据集中的输入特征、两个标签和一个文本描述。from_generator() 方法接受一个生成器函数和一个元组，元组中的每个元素指定了生成器函数返回的每个元素的数据类型。最终，这个方法返回一个 Dataset 对象，可以用于训练模型。

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解释这段代码： def get_next(self): dataset = tf.data.Dataset.from_generator(self.generator, (tf.float32, tf.int32,tf.int32, tf.string)) dataset = dataset.repeat(self.epochs_num) #使用repeat()对数据进行扩充 if self.shuffle: dataset = dataset.shuffle(self.batch_size*3+200) dataset = dataset.batch(self.batch_size) iterator = dataset.make_one_shot_iterator() out_batch = iterator.get_next() return out_batch

这段代码的作用是创建一个 TensorFlow 数据集对象，其中包含了一个生成器函数 self.generator，该函数返回四个元素，分别是 tf.float32、tf.int32、tf.int32 和 tf.string 类型的数据。然后，将该数据集对象重复 self.epochs_num 次，以便在训练模型时可以多次使用该数据集。

def _get_aviris(self): data = tf.data.Dataset.from_generator(self._aviris_generator, output_types = (tf.float32, tf.float32)) data = data.batch(self.batch_size) data = data.cache() data = data.prefetch(2) data = data.repeat() return data

这段代码是一个函数，函数名为 `_get_aviris`，该函数返回一个 TensorFlow 的数据集对象 `data`。这个数据集对象是通过调用 `tf.data.Dataset.from_generator` 方法创建的，它的数据来源是 `self._aviris_generator` 方法，该方法应该是一个生成器函数。

这个数据集对象 `data` 通过 `data.batch` 方法被分成批次，每个批次大小为 `self.batch_size`。接着，数据集被缓存到内存中，以便下次使用。然后，数据集对象被预取了 2 个批次的数据，以加速训练。最后，数据集对象被重复使用，以支持无限迭代获取数据。