Python 训练神经网络打乱数据集

最新推荐文章于 2022-10-22 11:44:20 发布
原创 最新推荐文章于 2022-10-22 11:44:20 发布 · 2.2k 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。

本文介绍了一种使用Python实现的数据集随机打乱方法，通过生成索引并利用随机洗牌函数，确保数据集的每个元素都有相等的概率出现在任意位置，有效避免了数据集中的潜在顺序偏差。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

index = [i for i in range(len(data))]

random.shuffle(index)

data = data[index]

label = label[index]

Python/Keras如何将给定的数据集打乱
jacob6_b的博客
11-08 1056
转自：http://www.cnblogs.com/lutingting/p/5156467.html 给定数据集data，数据集对应的标签labelindex = [i for i in range(len(data))] random.shuffle(index) data = data[index] label = label[index]（1）首先，获得数据集的所有index，其实就是0
Tensorflow - Dataset 之 repeat(), shuffle(), batch()作用
aaronychen的专栏
02-11 1878
该文章简要描述了tensorflow 下 DataSet 一些函数的基本操作
打乱数据集
小杨的博客
09-30 1646
def shuffle_dataset(x, t): """打乱数据集 Parameters ---------- x : 训练数据 t : 监督数据 Returns ------- x, t : 打乱的训练数据和监督数据 """ permutation = np.random.permutation(x.shap...
数据集处理（三）——打乱数据集
weixin_47954807的博客
03-18 2091
1 个目录问题描述解决思路完整代码二级目录三级目录 问题描述 目前已有的数据集包括网上已有的数据集和线下拍摄的数据集，需要进行汇总。同时，为了加强模型的泛化能力，需要打乱数据集。 解决思路 已有的数据集包括42088个文件 resultList = [] # 用于存放结果的List A = 50000000 # 最小随机数 B = 50042088 # 最大随机数 COUNT = 42088 # 利用Python中的randomw.sample()函数实现 resultList = random.sa
在Keras中利用np.random.shuffle()打乱数据集实例
09-16
主要介绍了在Keras中利用np.random.shuffle()打乱数据集实例，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
python训练数据集_如何用python制作自己的训练数据集
weixin_39613951的博客
11-21 1407
很多情况下，在训练卷积神经网络时，需要将自己的图片作为卷积神经网络的输入。将自己的图片数据集导入h5py，所占空间小，使用方便条件：自己的图片，eg:cats VS dogs,并将两类图片分别放置于两个文件夹（我这里是yes_tumble与not_tumble）import osimport numpy as npfrom PIL import Imageimport tensorflow as ...
如何用python搭建神经网络,python实现人工神经网络
神经网络爱好者
08-06 3700
官方不支持，建议等支持吧。dll有自己版本对应的，必须使用专门为python3.4编译的dll（），你拿python2.7的肯定用不了。如果非要使用——方法一：自己编译opencv的源码方法二：安装python2.7。搭建由一个输入层，一个隐藏层，一个输出层组成的三层神经网络。输入层中的节点数由数据的维度来决定，也就是2个。相应的，输出层的节点数则是由类的数量来决定，也是2个。（因为我们只有一个预测0和1的输出节点，所以我们只有两类输出，实际中，两个输出节点将更易于在后期进行扩展从而获得更多类别的输出）。以
卷积神经网络的Python实现,python卷积神经网络训练
super67269的博客
08-14 7341
对于想要自学Python的小伙伴，这里整理了一份系统全面的学习路线，按照这份大纲来安排学习可以少走弯路，事半功倍。第一阶段：专业核心基础阶段目标：1.熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识2.熟练运用Python面向对象知识进行程序开发3.对Python的核心库和组件有深入理解4.熟练应用SQL语句进行数据库常用操作5.熟练运用Linux操作系统命令及环境配置6.熟练使用MySQL，掌握数据库高级操作7.能综合运用所学知识完成项目知识点：Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶
python实现简单的神经网络,python实现神经网络算法
ynca67269的博客
09-17 5015
学习人工智能时，我给自己定了一个目标－－用Python写一个简单的神经网络。为了确保真得理解它，我要求自己不使用任何神经网络库，从头写起。多亏了Andrew Trask写得一篇精彩的博客，我做到了！下面贴出那九行代码：在这篇文章中，我将解释我是如何做得，以便你可以写出你自己的。我将会提供一个长点的但是更完美的源代码。首先，神经网络是什么？人脑由几千亿由突触相互连接的细胞（神经元）组成。突触传入足够的兴奋就会引起神经元的兴奋。这个过程被称为“思考”。我们可以在计算机上写一个神经网络来模拟这个过程。不需要在生物
python绘制神经网络结构图,python搭建神经网络模型
ynca67269的博客
10-22 1551
神经网络结构具有以下三个特点：神经元之间全连接，并且为单层神经网络。每个神经元既是输入又是输出，导致得到的权重矩阵相对称，故可节约计算量。在输入的激励下，其输出会产生不断的状态变化，这个反馈过程会一直反复进行。假如Hopfield神经网络是一个收敛的稳定网络，则这个反馈与迭代的计算过程所产生的变化越来越小，一旦达到了稳定的平衡状态，Hopfield网络就会输出一个稳定的恒值。Hopfield网络可以储存一组平衡点，使得当给定网络一组初始状态时，网络通过自行运行而最终收敛于这个设计的平衡点上。当然，根据热力学
Oxford flowers17数据集，已打乱并划分 训练集、验证集、测试集
09-02
文章《Keras 入门课6 -- 使用Inception V3模型进行迁移学习》https://blog.youkuaiyun.com/tsyccnh/article/details/78889838 使用的数据集
Python 训练神经网络打乱数据集
binqiang2wang
06-21 3139
index = [i for i in range(len(data))] random.shuffle(index) data = data[index] label = label[index] 转自
Python如何打乱训练数据集的顺序
热门推荐
fff2zrx的博客
12-31 2万+
为了加强模型的泛化能力，有时候需要打乱数据集（包括特征数据和标签），但是显然还是要保证每一条数据中的特征数据和标签的对应关系 可以进行如下操作： 1.通过随机化index import random index = [i for i in range(len(data))] random.shuffle(index) data = data[index] label = label[in...
数据预处理—打乱训练数据顺序
huowa9077的博客
01-16 1万+
改变二维数组的一维顺序 import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) lable = np.arange(3) permutation = np.random.permutation(lable.shape[0]) data = a[permutation,:]或读取文件时定义函数 ：def open_data(fname,
Keras打乱输入数据集
本然233的博客
05-05 3495
实验数据集：2096*351，第一列为Y，余下350列为特征x dataset = np.loadtxt('../data/ecoli_training_new.csv', delimiter=',') # 分割输入x和输出Y x = dataset[:, 1: 351] Y = dataset[:, 0] # 打乱训练集 index = [i for i in range(len(datas...
python对训练数据集shuffle(打乱)的一些方式
这些个事儿
10-22 1万+
1.通过数组来shuffle image_list=[] # list of images label_list=[] # list of labels temp = np.array([image_list, label_list]) temp = temp.transpose() np.random.shuffle(temp) images = ...
批量xml数据集标签名称
m0_46465161的博客
08-18 425
import os import xml.etree.ElementTree as ET #程序功能：批量修改数据集中xml标签文件的标签名称 def changelabelname(inputpath): listdir = os.listdir(inputpath) for file in listdir: if file.endswith('xml'): file = os.path.join(inputpath,file)
python卷积神经网络数据集怎么建立
最新发布
09-12
在Python中建立卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）数据集通常涉及以下步骤： 1. 数据收集：根据你的需求收集足够数量的数据。这可以是公开的数据集，比如MNIST、CIFAR-10、ImageNet等，或者是你...
评论
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