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 = np.reshape(source.images[i], (28, 28, 1))
     label = source.labels[i]
     yield image, label

之前卑鄙陋寡闻，不知道这个用法，按照字面上的意思是打乱，那么这里就应该是让训练数据集中的数据打乱顺序，然后一个挨着一个地(for i in indices)生成训练数据对。下面就从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.

举例

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（多维矩阵中，只对第一维（行）做打乱顺序操作）:

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:

参考：

[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

来源：https://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/53932645