for step i in enumeratedataset total_batch_num = total_batch_num + 1 batch_x = idata batch_y = ilabel batch_x = torchunsqueezebatch_x dim=1 # 50 1 10000 12 batch_x = ba

这段代码是一个循环遍历数据集的代码段。

• enumerate(dataset) 返回一个迭代器，其中的每个元素是数据集中的一项数据，同时还包含一个索引值step。
• total_batch_num = total_batch_num + 1是计算总批次数的代码，每次循环都会将total_batch_num增加1。
• batch_x = i['data'] 将当前数据项的"data"键对应的值赋给batch_x。
• batch_y = i['label'] 将当前数据项的"label"键对应的值赋给batch_y。
• batch_x = torch.unsqueeze(batch_x, dim=1) 将batch_x张量的维度扩展为(50, 1, 10000, 12)，在第2维度上添加一个维度。
• batch_x = batch_x.float()将batch_x张量转换为float类型。

整体上，这段代码的作用是遍历数据集中的每个数据项，对每个数据项进行处理，并将处理后的数据存储在相应的变量中。