我对神经网络有基本的了解。我知道应该有一个y矩阵（预期结果），它存储0或1对应不同的类别标签。例如，对于数字识别，如果要识别的数字是6，那么y矢量应该是[0,0,0,0,0,1,0,0,0,0]。但是，当我看到MXNet示例in MXNet.jl repository on Github时，我无法识别任何准备此类结果矩阵的代码。我认为神奇之处在于get_mnist_providers()方法，该方法返回2个提供者：
train_provider, eval_provider = get_mnist_providers(batch_size)
我不知道这些提供商是什么 - train_provider，eval_provider。 请帮助我了解这些提供商。我正在尝试编写一个具有不同分类的算法，因此理解这个提供者至关重要。
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提供与标签对应的y向量是正确的。在MXNet中有迭代器的概念。迭代器用于将数据绑定到标签。你的get_mnist_providers方法可能正在做的是提供附加了相应标签的数据迭代器。
要更详细地了解数据迭代器如何适应模型优化的整体情况，您可以尝试本教程（链接到mxnet-notebooks Github存储库）： linear-regression.ipynb
（你需要jupyter笔记本来运行教程。只需pip install jupyter然后在教程文件所在的文件夹中运行命令＆＃39; jupyter notebook＆＃39;