random_shuffle未定义

作为AI语言模型，我不知道您的具体情况，但是在C++ STL中，确实没有`random_shuffle`这个函数。在C++11中，可以使用`shuffle`函数来实现随机打乱序列的功能，例如：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <random> // C++11新特性，引入random库

int main()
{
    std::vector<int> vec {1, 2, 3, 4, 5};
    // 创建随机数生成器
    std::random_device rd;
    std::mt19937 g(rd());
    // 将vector打乱
    std::shuffle(vec.begin(), vec.end(), g);
    // 输出结果
    for (auto i : vec) {
        std::cout << i << " ";
    }
    std::cout << std::endl;
    return 0;
}

输出结果可能为：

5 2 4 3 1

这是将原先的序列`1 2 3 4 5`打乱后的结果。

相关问题

编译不过，random_shuffle这个函数未定义

如果编译时提示 `random_shuffle()` 函数未定义，可能是因为您的编译器版本太老，不支持 C++11 标准的随机数库。可以将以下代码：

srand((unsigned)time(NULL)); // 初始化随机数种子

替换为：

std::mt19937 rng(std::chrono::steady_clock::now().time_since_epoch().count());

并在程序开头加入头文件：

#include <random>
#include <chrono>

然后将 `random_shuffle()` 函数替换为：

std::shuffle(num.begin(), num.end(), rng);

这样就可以使用 C++11 提供的随机数库了。下面是修改后的程序：

#include <iostream>
#include <random>
#include <chrono>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;

int main() {
    std::mt19937 rng(std::chrono::steady_clock::now().time_since_epoch().count()); // 初始化随机数生成器
    vector<int> num(35), red(12), blue(5); // 定义号码数组
    for (int i = 0; i < 35; i++) {
        num[i] = i + 1; // 初始化号码数组
    }
    for (int k = 0; k < 5; k++) { // 机选 5 注
        // 随机选取红球号码
        std::shuffle(num.begin(), num.end(), rng); // 打乱号码顺序
        for (int i = 0; i < 2; i++) {
            red[i] = num[i]; // 选取号码
        }
        sort(red.begin(), red.end()); // 对红球号码排序
        // 随机选取蓝球号码
        std::shuffle(num.begin(), num.end(), rng); // 打乱号码顺序
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            blue[i] = num[i]; // 选取号码
        }
        sort(blue.begin(), blue.end()); // 对蓝球号码排序
        // 输出结果
        cout << "第 " << k + 1 << " 注：" << endl;
        cout << "红球号码：";
        for (int i = 0; i < 2; i++) {
            cout << red[i] << " ";
        }
        cout << endl << "蓝球号码：";
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            cout << blue[i] << " ";
        }
        cout << endl << endl;
    }
    return 0;
}

这个程序使用了 C++11 中的随机数库，可以保证号码的随机性和唯一性。

此代码怎么应用import torch import random def data_iter(batch_size,features,labels): num_examples = len(features) indices = list(range(num_examples)) random.shuffle(indices) for i in range(0,num_examples,batch_size): batch_indices = torch.tensor(indices[i:min(i+batch_size,num_examples)]) yield features[batch_indices],labels[batch_indices] w = torch.normal(0,0.01,size=(p,1),requires_grad=True) b = torch.zeros(1,requires_grad=True) for epoch in range(num_epochs): for X,y in data_iter(batch_size,features,labels): y_hat = X @ w + b loss = ((y_hat-y)**2/2).mean() loss.backward() for param in [w,b]: param -= learning_rate * param.grad param.grad.zero_()

这段代码是一个简单的线性回归训练过程。下面是应用这段代码的一些步骤：

1. 准备数据：将输入特征(features)和对应的标签(labels)准备好。确保它们是torch.tensor类型，并且具有正确的形状。

2. 定义超参数：设置训练的超参数，如批大小(batch_size)、迭代次数(num_epochs)和学习率(learning_rate)。

3. 定义模型参数：使用torch.normal函数定义模型参数w和b。确保p变量已经定义，并且w和b具有正确的形状。

4. 训练模型：使用嵌套的循环进行训练。外层循环控制迭代次数，内层循环遍历数据集。在每次迭代中，通过data_iter函数获取一个批次的数据，并根据当前参数计算预测值y_hat。然后计算损失值loss，并进行反向传播计算梯度。最后，根据学习率更新模型参数w和b，并将梯度清零。

5. 可选：在训练过程中可以打印或记录每个epoch的损失值，以便观察训练进展。

请根据你的具体需求和数据进行适当的调整，并确保在运行代码之前解决任何未定义或错误的变量。