文件名称:
在Keras中利用np.random.shuffle()打乱数据集实例
开发工具:
文件大小: 42kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-17
详细说明：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
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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