Tensorflow MNISTのチュートリアル（バッチ処理について）

Tensorflow初心者です．
MNISTのチュートリアルをしているところ以下のようなコードでバッチ処理をしています．

for _ in range(1000):
...   batch_xs, batch_ys = [data.spectral,data.labels], batch_size=1000=mnist.train.next_batch(100)
...   sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

チュートリアルのMNISTのデータセットは
mnist.train.images　(画像データ)
mnist.train.labels　(ラベルデータ)
となっているので上記のコマンドが可能ですが，他のデータセットに応用したい場合は
どのようにすればよいでしょうか？

（以下説明が下手ですが具体的に困っている事例です．）
"mnist.train"までは画像データもラベルデータも同じで最後の'images'と’labels’で違う
データセットとなっているため，上記コードでは，mnist.train.next_batch(100)のコードで
実行可能なのだと思います．

自分の生成したデータは，
datax(画像データ)
datay（ラベルデータ）
なのですが，
data.train.x
data.train.y
のように変換する手法がわかりません．