# create a random vector of shape (100,2)
x = np.random.sample((100,2))
# make a dataset from a numpy...1 One Shot迭代器
这是最简单的迭代器,请看下面的例子
x = np.random.sample((100,2))
# make a dataset from a numpy array
dataset...想象一下,在实际场景中,我们有一个训练集和一个测试集:
train_data = (np.random.sample((100,2)), np.random.sample((100,1)))
test_data...((100,1)))
test_data = (np.random.sample((10,2)), np.random.sample((10,1)))
我们可以创建两个数据集
# create two...如果没有参数传递,它将永远循环,通常来说,永久运行循环和在标准循环中直接控制 epoch 的数量可以得到不错的结果。