我們?cè)谑褂胮ytorch的時(shí)候有時(shí)候會(huì)需要用到隨機(jī)排序的功能，那么pytorch怎么打亂數(shù)據(jù)呢？其實(shí)我們可以使用一個(gè)叫shuffle的方法來(lái)打亂數(shù)據(jù)，接下來(lái)這篇文章我們就來(lái)討論一下pytorch怎么用shuffle打亂數(shù)據(jù)吧。
首先我得告訴你一件事，那就是pytorch中的tensor，如果直接使用random.shuffle打亂數(shù)據(jù)，或者使用下面的方式，自己定義直接寫(xiě)。
def Shuffle(self, x, y,random=None, int=int):
if random is None:
random = self.random
for i in range(len(x)):
j = int(random() * (i + 1))
if j<=len(x)-1:
x[i],x[j]=x[j],x[i]
y[i],y[j]=y[j],y[i]
retrun x,y那你就會(huì)收獲一堆的混亂數(shù)據(jù)，因?yàn)槭褂眠@種交換的方式對(duì)tensor類(lèi)型的數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，會(huì)導(dǎo)致里面的數(shù)據(jù)出現(xiàn)重復(fù)復(fù)制的問(wèn)題。
比如我y中的數(shù)據(jù)為【0,1,0，1,0，1】
在經(jīng)過(guò)幾次shuffle,其中的數(shù)據(jù)就變成了【1,1,1,1,1,1】。
數(shù)據(jù)頓時(shí)出現(xiàn)混亂。
正確的方式是先轉(zhuǎn)成numpy，再進(jìn)行交換數(shù)據(jù)
比如：
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.random.
"""
if random is None:
random = self.random #random=random.random
#轉(zhuǎn)成numpy
if torch.is_tensor(x)==True:
if self.use_cuda==True:
x=x.cpu().numpy()
else:
x=x.numpy()
if torch.is_tensor(y) == True:
if self.use_cuda==True:
y=y.cpu().numpy()
else:
y=y.numpy()
#開(kāi)始隨機(jī)置換
for i in range(len(x)):
j = int(random() * (i + 1))
if j<=len(x)-1:#交換
x[i],x[j]=x[j],x[i]
y[i],y[j]=y[j],y[i]
#轉(zhuǎn)回tensor
if self.use_cuda == True:
x=torch.from_numpy(x).cuda()
y=torch.from_numpy(y).cuda()
else:
x = torch.from_numpy(x)
y = torch.from_numpy(y)
return x,y
補(bǔ)充：python對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集shuffle(打亂)的一些方式
1.通過(guò)數(shù)組來(lái)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 = temp[:, 0] # array of images (N,)
labels = temp[:, 1]2.通過(guò)索引 Index 來(lái) shuffle
image_list=[] # list of images
label_list=[] # list of labels
##如果image_list存的是讀取的特征數(shù)據(jù)，而不是圖片路徑，不要注釋后面兩句（list無(wú)法索引內(nèi)部list）
#[list indices must be integers or slices, not list]
#image_list = np.array(image_list)
#label_list = np.array(label_list)
index = [i for i in range(len(image_list))]
np.random.shuffle(index)
images = image_list[index]
labels = label_list[index]以上就是pytorch怎么用shuffle打亂數(shù)據(jù)的詳細(xì)介紹，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持W3Cschool。
