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這篇文章給大家介紹使用numpy.random.shuffle函數(shù)怎么實(shí)現(xiàn)一個(gè)順序打亂功能,內(nèi)容非常詳細(xì),感興趣的小伙伴們可以參考借鑒,希望對(duì)大家能有所幫助。
numpy.random.shuffle
在做將caffe模型和預(yù)訓(xùn)練的參數(shù)轉(zhuǎn)化為tensorflow的模型和預(yù)訓(xùn)練的參數(shù),以便微調(diào),遇到如下函數(shù):
def gen_data(source): while True: indices = range(len(source.images)) # indices = the number of images in the source data set random.shuffle(indices) for i in indices: image = np.reshape(source.images[i], (28, 28, 1)) label = source.labels[i] yield image, label
之前卑鄙陋寡聞,不知道這個(gè)用法,按照字面上的意思是打亂,那么這里就應(yīng)該是讓訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)打亂順序,然后一個(gè)挨著一個(gè)地(for i in indices)生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)。下面就從docs.scipy.org中查到的random.shuffle的用法:
numpy.random.shuffle(x)
Modify a sequence in-place by shuffling its contents.
Parameters: | x : array_like
|
---|---|
Returns: | None |
舉例
python>>> >>> arr = np.arange(10) >>> np.random.shuffle(arr) >>> arr [1 7 5 2 9 4 3 6 0 8]
This function only shuffles the array along the first index of a multi-dimensional array(多維矩陣中,只對(duì)第一維(行)做打亂順序操作):
python>>> >>> arr = np.arange(9).reshape((3, 3)) >>> np.random.shuffle(arr) >>> arr array([[3, 4, 5], [6, 7, 8], [0, 1, 2]])This function only shuffles the array along the first index of a multi-dimensional array:
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