我有一個(gè) Pandas 數(shù)據(jù)框，其中n行和k列加載到內(nèi)存中。我想為預(yù)測(cè)任務(wù)獲取批次，其中批次的第一個(gè)訓(xùn)練示例應(yīng)該具有(q, k)參考q原始數(shù)據(jù)幀中的行數(shù)（例如 0:128）的形狀。下一個(gè)例子應(yīng)該是(128:256, k)等等。因此，最終，一批應(yīng)該具有(32, q, k)與批量大小相對(duì)應(yīng)的 32 形狀。由于TensorDatasetfromdata_utils在這里不起作用，我想知道最好的方法是什么。我嘗試使用將qnp.array_split()值的可能拆分?jǐn)?shù)作為第一維，以便編寫自定義 DataLoader，但由于并非所有數(shù)組都具有相同的形狀，因此不能保證重新整形。這是一個(gè)更清楚的最小示例。在這種情況下，批量大小為 3，q為 2：import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame(data=np.arange(0,30).reshape(10,3),columns=['A','B','C'])數(shù)據(jù)集：    A   B   C0   0   1   21   3   4   52   6   7   83   9   10  114   12  13  145   15  16  176   18  19  207   21  22  238   24  25  269   27  28  29在這種情況下，第一批的形狀應(yīng)該是 (3,2,3)，看起來(lái)像：array([[[ 0.,  1.,  2.],        [ 3.,  4.,  5.]],       [[ 3.,  4.,  5.],        [ 6.,  7.,  8.]],       [[ 6.,  7.,  8.],        [ 9., 10., 11.]]])