将多组测试数据和训练数据存储在一个数组中答案

【问题标题】：Storing multiple set of test data and train data in an array将多组测试数据和训练数据存储在一个数组中
【发布时间】：2022-01-01 20:00:40
【问题描述】：

我有一个自定义的并行训练函数，它采用成对的训练和测试数据，并为不同的数据构建不同的模型。问题是数组似乎无法存储以下类型的数据。如何创建可以保存以下类型数据的列表。

for i in range(0,5):
        def create_dataset():
            ...
            ...
            train_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
            train_data = train_data.cache().shuffle(buffer_size).batch(batch_size).repeat()
            test_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test))
            test_data = test_data.batch(batch_size).repeat()
            return train_data,test_data

        td[i],vd[i] = create_dataset()

model = create_model()                                              # create the model

datasets = [(td[0],vd[0]),(td[1],vd[1]),(td[2],vd[3]),(td[3],vd[3]),(td[4],vd[4])] 
                              
parallel_trainer(model, datasets)

parallel trainer的参数是这样定义的，

def parallel_trainer(model, XY_train_datasets : list[tuple])

这样定义我的“数据集”会返回错误，

TypeError: 'type' object is not subscriptable

如何创建我的训练数据和测试数据的列表以便解决此错误。解决方案可能很明显，但我对此相当陌生。

提前致谢。

【问题讨论】：

标签： python dataframe tensorflow

【解决方案1】：

要为内置列表注释类型，您需要使用 python >= 3.9

您可以通过对导入的List 使用提示来解决此问题from typing import List

它认为你在做什么它键入以访问list 的索引而不是注释它的内容

【讨论】：