pytorch的shuffle功能

最新推荐文章于 2023-07-03 03:00:00 发布
原创 最新推荐文章于 2023-07-03 03:00:00 发布 · 3k 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#pytorch #python #数据处理

这篇博客介绍了如何使用PyTorch中的torch.randperm函数生成随机索引，并展示了如何将这些索引应用到原始数据上，实现数据的随机打乱。这对于数据预处理和训练集的随机化非常重要。
部署运行你感兴趣的模型镜像 
import torch

# 原数据
x = torch.arange(0, 10)
print(x)

# 生成随机索引
shuffle_index=torch.randperm(10)

print(x[shuffle_index])

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

Pytorch使用shuffle打乱数据
永远的小白虾的博客
07-18 2万+
这个东西算是我被这个shuffle坑了的一个总结吧！ 首先我得告诉你一件事，那就是pytorch中的tensor，如果直接使用random.shuffle打乱数据，或者使用下面的方式，自己定义直接写。 def Shuffle(self, x, y,random=None, int=int): if random is None: random = self.random for i in range(len(x)):
PyTorch shuffle坑
iTom's blog
07-23 2427
NumPy 的数组可以用 np.random.shuffle 或 random.shuffle 打乱，元素还是之前的元素，只是位置变了； PyTorch 没有自己的 shuffle 函数[1]，但 torch.Tensor 不能用上面两种方法 shuffle：感觉变成可放回抽样了，元素不全、有重复。 用 pytorch 如果自己写 data loading，用到 indices，且遇到 pytorch 0.3 这种不能用 numpy 数组对 torch.Tensor 做 advanced indexin.
数据集打乱顺序代码（自定义shuffle)
weiyaner的博客
12-06 1877
直接可以用 def Shuffle(self, x, y,random=None, int=int): """x, random=random.random -> shuffle list x in place; return None. Optional arg random is a 0-argument function returning a random float in [0.0, 1.0); by default, the standard random.ran
pytorch shuffle 一个tensor
Answer3664的博客
06-08 8839
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 i
【CNN记录】pytorch中shuffle_channel
夏天Alex
05-19 692
将输入data的通道混洗重排，把所有通道分成group个组，并通过逐一从每个组中选择元素来组成新的顺序。依据这个功能，可以由几个op融合成shuffle_Channel。reshape1把channel分成对组。transpose组进行转置交换。reshape2组合并。
PyTorch之PixelShuffle
Ton的博客
04-05 1万+
这里介绍一下PyTorch中torch.nn.PixelShuffle()这个层的背景介绍和相关用法。 参考文档： ①PyTorch中的PixelShuffle PixelShuffle层1 背景介绍2 用法简介2.1 实战代码2.2 效果展示 1 背景介绍 PixelShuffle层又名亚像素卷积层，是论文Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural .
精选资源
pytorch常用函数手册
03-07
通过上述介绍可以看出，《PyTorch常用函数手册》不仅覆盖了PyTorch的核心功能，还提供了丰富的示例和实践指导。无论是想要深入了解张量操作、模型构建还是数据加载等关键概念的新手，还是希望快速查找特定函数用法的...
设定并理解随机数种子 && Pytorch在Dataloader类中设置shuffle的随机数种子方式
weixin_45928096的博客
09-20 7765
1 PyTorch设置随机数的种子 为了保证模型和数据生成的可再现性，需要设定随机种子。 只要知道随机性来自哪里，设置对应的随机种子即可。 比如使用了numpy.random，则应设置numpy.random.seed(seed)。 2. python调试技巧之设定随机数种子 3.Pytorch在dataloader类中设置shuffle的随机数种子方式 设置随机种子的作用就是让你的每一次训练都乱的一样，即可以让你在单次训练内部数据保持乱序但不同训练之间都是一样的乱序。
PyTorch 小功能之 TensorDataset
热门推荐
TBTB的博客
07-23 2万+
from torch.utils.data import TensorDataset import torch a = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) b = torch.tensor([44, 55, 66]) train_ids = TensorDataset(a, b) for x_train, y_label in train_ids: print(x_train, y_label) 运行结果： tensor([1, 2.
利用Pytorch实现ShuffleNet网络
AdjsWsgz的博客
05-10 1080
针对组卷积的group之间没有联系的问题，作者提出了channel shuffle的思想，并且在下一个版本的网络中提出了4条如何设计高效网络的准则，还对block进行了改进。
Pytorch在dataloader类中设置shuffle的随机数种子方式
09-18
今天小编就为大家分享一篇Pytorch在dataloader类中设置shuffle的随机数种子方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
如何在Pytorch中对Tensor进行shuffle
qq_31049727的博客
04-27 1万+
今天在训练网络的时候，考虑做一个实验需要将pytorch里面的某个Tensor沿着特征维度进行shuffle，之前考虑的是直接使用shuffle函数（random.shuffle），但是发现random.shuffle函数会导致Tensor里面数据被重复提取，进而导致输出跟输入分布发生变化。 a = torch.randint(0, 2, (3, 3)) print(a) random.shuffle(a) print(a) 因此，经过查找资料后，总结pytorch的tensor可以利用如下.
如何在pytorch中实现tf.random.shuffle的功能
weixin_44003026的博客
11-25 1675
想多了，只能用random.shuffle代替 介绍几个常用的函数： 1、tf.tile – > np.tile np.tile表示将一个序列或者矩阵沿着某一轴复制多少次： np.tile(array, (1,2)) 下面两个操作的返回值类型不同，实现功能相同： 注意127和128的区别,range 和 arange 的区别 main_shuffle = torch.tile(torch.range(0, 127), [4]) main_shuffle = np.tile(torch.arange(
pytorch 测试 shuffle yolov3
jacke121的专栏
09-01 3013
# coding='utf-8' import os import sys import time import datetime import logging import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim torch.backends.cudnn.benchmark = True MY_DIRNAME =...
pytorch中使用 random.shuffle
scar2016的博客
11-20 4464
文章目录1. random.shuffle2. 代码3.结果4. 结论5. 随机生成打乱顺序的张量 1. random.shuffle 来源于 random 包，主要是打乱序列中的元素作用。当要打乱的为序列时有效，但当要打乱的数据为pytorch中的张量的时候，就失效了 2. 代码 import torch import random x = torch.arange(10) y = list(range(10)) print(f'x_before={x}') random.shuffle(x) prin
Pytorch中shuffle=True的作用
zzc_zhuyu的博客
05-11 2万+
shuffle=True用于打乱数据集，每次都会以不同的顺序返回。 from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class DataSet(Dataset): def __init__(self, n): self.n = n self.data = [i for i in range(n)] def __len__(self): return self.n def __ge
小白学Pytorch系列--Torch.nn API Shuffle Layers(16)
发呆的比目鱼的博客
03-29 446
小白学Pytorch系列--Torch.nn API Shuffle Layers(16)
Pytorch DataLoader shuffle 参数源码解读
weixin_51917840的博客
08-05 4841
DataLoader 的使用方法： 调用 dataloader. __iter__ 获取迭代器 调用 迭代器的 __next__ 获取下一个 batch 首先 dataloader 可以设置是否 shuffle 那么只要看 shuffle 参数对这个过程有什么影响即可 class DataLoader(Generic[T_co]): def __init__(self, dataset: Dataset[T_co], batch_size: Optional[int] = 1,
第46步 深度学习图像识别：ShuffleNet建模（Pytorch）
Jet4505的博客
07-03 733
第46步 深度学习图像识别：ShuffleNet建模（Pytorch）
pytorch中的shuffle
最新发布
02-28
### PyTorch 中 `shuffle` 的功能和用法 在 PyTorch 中，`DataLoader` 类提供了一个参数 `shuffle` 来控制数据加载过程中是否随机打乱样本顺序。当设置 `shuffle=True` 时，每次迭代开始前都会重新排列训练集中的样本，从而有助于打破可能存在的样本间关联性，提高模型泛化能力[^2]。 具体来说，`shuffle` 参数仅影响训练阶段的数据加载行为，在验证或测试阶段通常不需要启用此选项。下面展示如何配置带有 `shuffle` 功能的数据加载器： ```python from torchvision import transforms, datasets from torch.utils.data import DataLoader transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor() ]) dataset = datasets.ImageFolder(root='path/to/dataset', transform=transform) train_loader = DataLoader( dataset, batch_size=32, shuffle=True, # 启用洗牌功能 num_workers=4 ) ``` 通过上述代码片段可以看到，只需向 `DataLoader` 构造函数传递额外的关键字参数 `shuffle=True` 即可开启该特性。对于多类别分类任务而言，确保标签正确编码同样重要；这可以通过预处理步骤完成，比如利用 CSV 文件映射图像路径到相应标签[^3]。 #### 关于自定义数据集注意事项 构建自定义数据集时需要注意几个要点：首先是将输入数据转换为张量形式（如使用 `transforms.ToTensor()`），其次是统一调整所有图像尺寸至相同规格以满足网络层的要求。最后针对不同应用场景合理设计标签体系结构也是必不可少的一部分工作[^1]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值