我遇到了这样的说法：
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
及其对返回内容的相应解释：
返回：2个元组：x_train，x_test：uint8形状为（num_samples，28，28）的灰度图像数据数组。y_train，y_test：uint8形状为（num_samples）的数字标签数组（范围为0-9的整数）。
在这里，我怀疑的是，无论是x_train，x_test，y_train或者y_test是本身保存的值的元组(num_sample, 28, 28)和(num_sample)分别？元组x_train, x_test实际上是元组的元组吗？
我是这个主题的新手，如果您问的是非常愚蠢的问题，对不起！如果有人对此有解释，请回信。
从文档：
tf.keras.datasets.mnist.load_data返回：
Numpy数组的元组：(x_train, y_train), (x_test, y_test)。
但是这种措辞有点令人困惑，该函数的实际返回类型是两个元组的元组，每个元组具有两个numpy数组：
Tuple[Tuple[np.ndarray, np.ndarray], Tuple[np.ndarray, np.ndarray]]
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