主要介绍了在Keras中利用np.random.shuffle()打乱数据集实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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，