在Keras中利用np.random.shuffle()打亂數(shù)據(jù)集實(shí)例
我就廢話不多說(shuō)了，大家還是直接看代碼吧~
from numpy as np index=np.arange(2000) np.random.shuffle(index) print(index[0:20]) X_train=X_train[index,:,:,:]#X_train是訓(xùn)練集，y_train是訓(xùn)練標(biāo)簽 y_train=y_train[index]
補(bǔ)充知識(shí)：Keras中shuffle和validation_split的順序
模型的fit函數(shù)有兩個(gè)參數(shù)，shuffle用于將數(shù)據(jù)打亂，validation_split用于在沒(méi)有提供驗(yàn)證集的時(shí)候，按一定比例從訓(xùn)練集中取出一部分作為驗(yàn)證集
這里有個(gè)陷阱是，程序是先執(zhí)行validation_split，再執(zhí)行shuffle的，
所以會(huì)出現(xiàn)這種情況：
假如你的訓(xùn)練集是有序的，比方說(shuō)正樣本在前負(fù)樣本在后，又設(shè)置了validation_split，那么你的驗(yàn)證集中很可能將全部是負(fù)樣本
同樣的，這個(gè)東西不會(huì)有任何錯(cuò)誤報(bào)出來(lái)，因?yàn)镵eras不可能知道你的數(shù)據(jù)有沒(méi)有經(jīng)過(guò)shuffle，保險(xiǎn)起見如果你的數(shù)據(jù)是沒(méi)shuffle過(guò)的，最好手動(dòng)shuffle一下
np.random.seed(1024) random.shuffle(index) data = data[index] label = label[index] splitpoint = int(round(num * 0.8)) (X_train, X_val) = (data[0:splitpoint], data[splitpoint:]) (Y_train, Y_val) = (label[0:splitpoint], label[splitpoint:]) X_train=X_train/255 X_val=X_val/255
以上這篇在Keras中利用np.random.shuffle()打亂數(shù)據(jù)集實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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