深度学习打乱引入数据常用方法np.random.shuffle

最新推荐文章于 2022-12-20 13:41:01 发布

我真的很爱写sql

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_24503189/article/details/84298775

本文介绍了一种使用Python实现的数据生成器，该生成器能够从数据源中随机选择图像并进行预处理，适用于深度学习模型的训练。通过打乱数据顺序，确保每次迭代时模型接收到的数据是随机的，有助于提高模型的泛化能力。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

def gen_data(source):
while True:
indices = range(len(source.images)
random.shuffle(indices)
for i in indices:
image = np.reshape(source.images[i], (28, 28, 1))
label = source.labels[i]

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np.random.permutation()函数和np.shuffle()函数的使用

baicaiBC3的博客

02-14

4000

Permutation：（一组事物可能的一种）序列，排列，排列中的任一组数字或文字; 这个函数的使用来随机排列一个数组的，第一个例子如图1所示：对多维数组来说，是多维随机打乱而不是1维，例如：第一次运行结果（代码在左侧），如图2所示：第二次运行结果（代码在左侧），如图3所示：如果要利用次函数对输入数据X、Y进行随机排序，且要求随机排序后的X Y中的值保持原来的对应关系，可以这样处理： permutation = list(np.random.permutation(m)) #m为样本数 s

在Keras中利用np.random.shuffle()打乱数据集实例

12-17

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ from numpy as np index=np.arange(2000) np.random.shuffle(index) print(index[0:20]) X_train=X_train[index,:,:,:]#X_train是训练集，y_train是训练标签 y_train=y_train[index] 补充知识：Keras中shuffle和validation_split的顺序模型的fit函数有两个参数，shuffle用于将数据打乱，validation_split用于在没有提供验证集的时候，按一定比例从训练集中取出一部分作为验证集

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深度学习打乱数据的方法

牛丸4

07-16

4347

在深度学习中，我们对数据集进行处理，放到神经网络之前，往往需要先打乱数据集，如果数据集是ndarray(numpy)数据，属性(features)和标签(labels)在同一个array的话，也就是labels是在数据的最后一个维度，前几个维度均为数据的属性，这样我们可以通过numpy来打乱数据集。代码如下： import numpy as np dataset = np.load(fi...

【深度学习】打乱数据及keras自定义generator

zjn-ai的博客

01-23

5918

一、打乱数据在深度学习中，打乱数据是很重要的。比如，训练集、验证集和测试集需要来自同一分布，所以要打乱数据集再分离，这样就能保证训练集、验证集和测试集的数据分布都是相同的。再比如，制作minibatch的时候，每经过一次epoch都要打乱一次数据集，使每次输入的minibatch分布都不相同，可见打乱数据的重要性。假如你的内存能装下整个数据集那么，就可以这样： import numpy...

【numpy】np.random.shuffle()

LoveWeeknd

08-27

1万+

功能：生成随机列表 x = np.arange(10) print(x) np.random.shuffle(x) print(x) 输出： [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [2 1 8 4 3 5 0 9 7 6]

numpy 中的随机打乱数据方法np.random.shuffle

weixin_43896259的博客

05-14

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import numpy as np #实验可得每次shuffle后数据都被打乱，这个方法可以在机器学习训练 #的时候在每个epoch结束后将数据重新洗牌进入下一个epoch的学习 num = np.arange(20) print(num) np.random.shuffle(num) print(num) num1 = np.arange(20) print(num1) np.random.shuffle(num1) print(num1) np.random.shuffle(num1) print(n

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一、简述在学术界，大多围绕着如何提高视觉任务的SOTA进行研究，但在工业界，一个良好的模型如何移植到计算能力不足的移动设备上才是重点考虑的问题。 ShuffleNet是由旷视研究院于2018年发表在CVPR上的一篇文章。AI四小龙之一的旷视，多次在顶级会议（如CVPR、ECCV、ICCV）上发表文章。ShuffleNet的第一作者 Xiangyu Zhang 张祥雨也是里程碑式神经网络ResNet的作者！在ShuffleNet中，作者使用了两个操作，分别是==逐点组卷积（pointwise gro

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python中打乱顺序的函数_numpy.random.shuffle打乱顺序函数的实现

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01-29

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numpy.random.shuffle在做将caffe模型和预训练的参数转化为tensorflow的模型和预训练的参数，以便微调，遇到如下函数：def gen_data(source):while True:indices = range(len(source.images)) # indices = the number of images in the source data setrand...

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numpy.random.shuffle(x) 打乱顺序函数Parameters:x : array_likeThe array or list to be shuffledReturns:Nonepython>>>>>> arr = np.arange(10)>>> np.random.shuffle(arr)>>> a...

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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

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np.random,shuffle作用就是重新排序返回一个随机序列作用类似洗牌，我自己也写过一个洗牌小程序下图是我做的一个尝试

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暴走乔巴

11-09

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在阅读他人代码时，遇到这个函数，知道是打乱顺序的功能 import random random.shuffle(sentences) 但是自己实现的时候发生错误，自己代码如下： trainset = random.shuffle(trainset) testset = random.shuffle(testset) 经过各种查资料，发现不能将打乱顺序的列表重新赋值给该列表，只能对某一列...