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这篇文章主要介绍Pytorch如何使用shuffle打乱数据的操作,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!
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)): 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
那你就会收获一堆的混乱数据,因为使用这种交换的方式对tensor类型的数据进行操作,会导致里面的数据出现重复复制的问题。
比如我y中的数据为【0,1,0,1,0,1】
在经过几次shuffle,其中的数据就变成了【1,1,1,1,1,1】。
数据顿时出现混乱。
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 #转成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() #开始随机置换 for i in range(len(x)): j = int(random() * (i + 1)) if j<=len(x)-1:#交换 x[i],x[j]=x[j],x[i] y[i],y[j]=y[j],y[i] #转回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
补充:python对训练数据集shuffle(打乱)的一些方式
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]
image_list=[] # list of images label_list=[] # list of labels ##如果image_list存的是读取的特征数据,而不是图片路径,不要注释后面两句(list无法索引内部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]
1.PyTorch是相当简洁且高效快速的框架;2.设计追求最少的封装;3.设计符合人类思维,它让用户尽可能地专注于实现自己的想法;4.与google的Tensorflow类似,FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新;5.PyTorch作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题6.入门简单
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