1.将数据集打散并依旧保留对应标签：idx = tf.range(10)idx = tf.random.shuffle(idx)a = tf.gather(a, axis= , idx)b = tf.gather(b, axis= , idx)2.通过转置来改变tensor的content：a = tf.random.normal([4, 28, 28, 3]) # [b, w, h, c]# 我

无论是loc还是iloc都是pandas中数据筛选的函数。我们先聊一下loc函数，loc的全程是location，什么东西可以作为location?我们第一时间可能会想到标签。在pandas读取文件的时候一般都是会把文件读成DataFrame的格式。具体何为dataframe格式我举个例子：这里画红圈的部分都可以称作为标签比如说我要只想看到第一行的数据print(data.loc[0])其中‘0’

numpy.empty(shape, dtype=float, order='C', *, like=None)，用来输出一个空数组like：默认为numpy数组，可以根据你的需要更改数组类型order：在内存中是按行主（C样式）顺序还是按列主（Fortran样式）顺序存储多维数据。shape：可以是int或是元组，也可以是列表如：（3，4）or 3 or [3,4]sample = np.emp