initial_indices_per_batch = initial_indices[i: i + batch_size] X = [data(j) for j in initial_indices_per_batch] Y = [data(j + 1) for j in initial_indices_per_batch] yield np.array(X), np.array(Y)

这是一个 Python 代码片段，用于生成训练数据的批次。其中 initial_indices 是一个索引列表，batch_size 是每个批次的大小，data 是原始数据。该代码片段将 initial_indices 划分为大小为 batch_size 的子列表，然后使用这些子列表生成训练数据。

相关问题

for i in range(0, batch_size * num_batches, batch_size):initial_indices_per_batch = initial_indices[i: i + batch_size] X = [data(j) for j in initial_indices_per_batch] Y = [data(j + 1) for j in initial_indices_per_batch] yield torch.tensor(X), torch.tensor(Y)

这段代码是一个数据批次生成器函数，它的作用是将数据集划分成多个批次，每个批次包含 batch_size 个子序列。其中，initial_indices 是数据集的所有子序列的起始索引，num_batches 是数据集被划分成的批次数。对于每个批次，函数会从 initial_indices 中随机选取 batch_size 个起始索引，然后根据这些起始索引从数据集中获取对应的子序列，分别赋值给 X 和 Y，最后使用 yield 语句将数据批次以 tensor 的形式返回，方便模型的训练和评估。

for i in range(0,num_examples,batch_size): batch_indices = torch.tensor( indices[i:min(i + batch_size,num_examples)]) yield features[batch_indices],labels[batch_indices] batch_size = 10

这是一个简单的批量生成器函数，用于将数据集拆分为批次并逐批处理。它使用了Python内置的`range()`函数来迭代数据集，每次处理`batch_size`个样本。对于每个批次，它会在`features`和`labels`张量中选择相应的行，并将它们作为输出生成器的一部分返回。最后一个批次可能包含不到`batch_size`个样本，因此需要使用`min()`函数来确保不超过数据集的末尾。