在Keras中利用np.random.shuffle()打乱数据集实例

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~

from numpy as np
index=np.arange(2000)
np.random.shuffle(index)
print(index[0:20])

X_train=X_train[index,:,:,:]#X_train是训练集，y_train是训练标签
y_train=y_train[index]

补充知识：Keras中shuffle和validation_split的顺序

模型的fit函数有两个参数，shuffle用于将数据打乱，validation_split用于在没有提供验证集的时候，按一定比例从训练集中取出一部分作为验证集

这里有个陷阱是，程序是先执行validation_split，再执行shuffle的，

所以会出现这种情况：

假如你的训练集是有序的，比方说正样本在前负样本在后，又设置了validation_split，那么你的验证集中很可能将全部是负样本

同样的，这个东西不会有任何错误报出来，因为Keras不可能知道你的数据有没有经过shuffle，保险起见如果你的数据是没shuffle过的，最好手动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

以上这篇在Keras中利用np.random.shuffle()打乱数据集实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Python使用random.shuffle()打乱列表顺序的方法

    Python的random.shuffle()函数可以用来乱序序列,它是在序列的本身打乱,而不是新生成一个序列. 示例: from random import shuffle x = [[i] for i in range(10)] shuffle(x) shuffle()返回的是None,列表x的顺序被打乱. 以上这篇Python使用random.shuffle()打乱列表顺序的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • 解决Keras自带数据集与预训练model下载太慢问题

    keras的数据集源码下载地址太慢.尝试过修改源码中的下载地址,直接报错. 从源码或者网络资源下好数据集,下载好以后放到目录  ~/.keras/datasets/    下面. 其中:cifar10需要改文件名为cifar-10-batches-py.tar.gz ,cifar100改为 cifar-100-python.tar.gz , mnist改为 mnist.npz 预训练models放到 ~/.keras/models/ 路径下面即可. 补充知识:Keras下载的数据集以及预训练模型

  • 详解Python中打乱列表顺序random.shuffle()的使用方法

    之前自己一直使用random中 randint生成随机数以及使用for将列表中的数据遍历一次. 现在有个需求需要将列表的次序打乱,或者也可以这样理解: [需求]将一个容器中的数据每次随机逐个遍历一遍. random.shuffle()方法提供了完美的解决方案. 不会生成新的列表,只是将原列表的次序打乱 # shuffle()使用样例 import random x = [i for i in range(10)] print(x) random.shuffle(x) print(x) 源码及注释

  • Python Pandas 如何shuffle（打乱）数据

    在Python里面,使用Pandas里面的DataFrame来存放数据的时候想要把数据集进行shuffle会许多的方法,本文介绍两种比较常用而且简单的方法. 应用情景: 我们有下面以个DataFrame 我们可以看到BuyInter的数值是按照0,-1,-1,2,2,2,3,3,3,3这样排列的,我们希望不保持这个次序,但是同时列属性又不能改变,即如下效果: 实现方法: 最简单的方法就是采用pandas中自带的 sample这个方法. 假设df是这个DataFrame df.sample(fra

  • 在Keras中利用np.random.shuffle()打乱数据集实例

    我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ from numpy as np index=np.arange(2000) np.random.shuffle(index) print(index[0:20]) X_train=X_train[index,:,:,:]#X_train是训练集,y_train是训练标签 y_train=y_train[index] 补充知识:Keras中shuffle和validation_split的顺序 模型的fit函数有两个参数,shuffle用于将数据打乱,v

  • numpy.random.shuffle打乱顺序函数的实现

    numpy.random.shuffle 在做将caffe模型和预训练的参数转化为tensorflow的模型和预训练的参数,以便微调,遇到如下函数: 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 =

  • Python中的np.random.seed()随机数种子问题及解决方法

    Python中的np.random.seed()随机数种子问题及解决方法

    目录 1. 何为随机数种子 2. np.random.seed()参数问题 3. 使用方法 4. 随机数种子问题总结 前言: 最近在学习过程中总是遇到np.random.seed()这个问题,刚开始总是觉得不过是一个简单的随机数种子,就没太在意,后来遇到的次数多了,才发现他竟然是如此之用处之大!接下来我就把我所学到的关于np.random.seed()的知识分享给大家! 1. 何为随机数种子 随机数种子,相当于我给接下来需要生成的随机数一个初值,按照我给的这个初值,按固定顺序生成随机数.读到这,

  • 在keras 中获取张量 tensor 的维度大小实例

    在进行keras 网络计算时,有时候需要获取输入张量的维度来定义自己的层.但是由于keras是一个封闭的接口.因此在调用由于是张量不能直接用numpy 里的A.shape().这样的形式来获取.这里需要调用一下keras 作为后端的方式来获取.当我们想要操作时第一时间就想到直接用 shape ()函数.其实keras 中真的有shape()这个函数. shape(x)返回一个张量的符号shape,符号shape的意思是返回值本身也是一个tensor, 示例: >>> from keras

  • iOS中利用CAGradientLayer绘制渐变色的方法实例

    iOS中利用CAGradientLayer绘制渐变色的方法实例

    前言 以前不用自己切图,现在要自己切图,看到设计稿有好多不同规格的渐变色的背景,一个一个切的话好麻烦,没有想到iOS本来就可以实现渐变色.也就是今天的主角CAGradientLayer. 渐变色使用的类是CAGradientLayer,有两个要素,渐变颜色的起点和终点.渐变的颜色集合 简单示例: //设置渐变颜色 CAGradientLayer *gradientLayer = [CAGradientLayer layer]; gradientLayer.frame = view.bounds;

  • JS中利用swiper实现3d翻转幻灯片实例代码

    JS中利用swiper实现3d翻转幻灯片实例代码

    前言 Swiper是纯javascript打造的滑动特效插件,面向手机.平板电脑等移动终端.Swiper能实现触屏焦点图.触屏Tab切换.触屏多图切换等常用效果.Swiper开源.免费.稳定.使用简单.功能强大,是架构移动终端网站的重要选择! 本文详细的给大家介绍了关于JS用swiper实现3d翻转幻灯片的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 先上效果图 使用的是swiper3.0版本coverflow效果,源码如下 <!DOCTYPE html> <

  • ASP.NET中利用DataList实现图片无缝滚动 实例分享

    [html] 复制代码 代码如下: <div id="demo" style="overflow: hidden; width: 441px; border: 0px">         <table width="441" height="130" border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" backgro

  • Python使用random.shuffle()随机打乱字典排序

    示例.1 import random from random import shuffle x = [[i] for i in range(10)] shuffle(x) print(x) 运行结果: [[1], [2], [5], [0], [7], [9], [3], [8], [4], [6]][[6], [0], [7], [1], [3], [9], [5], [2], [4], [8]] 示例.2 dicts = { "productCode": "xyd&quo

  • Pytorch使用shuffle打乱数据的操作

    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. 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

随机推荐