pytorch好像没有直接原地进行shuffle函数。
如果使用外部的库函数random对pytorch的张量shuffle,同一个值可能会被取多次,并不是对数据进行打乱。
所以尝试对下标进行shuffle,然后根据下标取对应的元素。
import torch
import random
a = torch.rand(9)
print('a:\n', a)
random.shuffle(a)
print('random.shuffle(a):\n', a)
index = [i for i in range(len(a))]
print('index\n', index)
random.shuffle(index)
print('random.shuffle(index):\n', index)
print('shuffle tensor:\n', a[index])

总结:random.shuffle()用于对列表打乱,对tensor打乱时会出现问题,所以构建一个下标列表,对列表shuffle。
本文介绍在PyTorch中对张量进行shuffle的一种有效方法,避免了使用random.shuffle()函数对张量直接操作可能导致的问题。通过先创建张量的下标列表,再对这个列表进行shuffle,最后根据打乱后的下标获取张量元素,从而实现张量的正确shuffle。
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