numpy.random.shuffle打亂順序函數(shù)的實現(xiàn)
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，然后一個挨著一個地(for i in indices)生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)對。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:
參考：
[1] https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.shuffle.html#numpy-random-shuffle
[2] https://github.com/ethereon/caffe-tensorflow/blob/master/examples/mnist/finetune_mnist.py
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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