Python之Pytorch使用shuffle打乱数据的简单示例

这篇文章主要为大家详细介绍了Python之Pytorch使用shuffle打乱数据的简单示例，具有一定的参考价值，可以用来参考一下。

感兴趣的小伙伴，下面一起跟随四海网的雯雯来看看吧！

这个东西算是我被这个shuffle坑了的一个总结吧！

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。

代码如下：

 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

Pytorch使用shuffle打乱数据的操作

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。

正确的方式是先转成numpy，再进行交换数据

比如：

代码如下：

 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

Pytorch使用shuffle打乱数据的操作

 

补充：python对训练数据集shuffle(打乱)的一些方式

 

1.通过数组来shuffle

代码如下：

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]

Pytorch使用shuffle打乱数据的操作

2.通过索引 Index 来 shuffle

代码如下：

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]

Pytorch使用shuffle打乱数据的操作

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持四海网。

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注：关于Python之Pytorch使用shuffle打乱数据的简单示例的内容就先介绍到这里，更多相关文章的可以留意四海网的其他信息。

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