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)-1:
               x[i],x[j]=x[j],x[i]
               y[i],y[j]=y[j],y[i]
         retrun x,y

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：

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

补充：python对训练数据集shuffle(打乱)的一些方式

1.通过数组来shuffle

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]

2.通过索引 Index 来 shuffle

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]

来源：https://blog.csdn.net/qq_41487299/article/details/107424432