np.random.shuffle(self.indices)

np.random.shuffle(self.indices)是一个Numpy中的函数，用于将一个数组随机打乱顺序。其中，self.indices是需要打乱的数组，np.random.shuffle()会对其进行原地操作（即不返回新的数组），打乱数组的元素顺序。

举个例子，如果self.indices = [1, 2, 3, 4, 5]，那么np.random.shuffle(self.indices)可能会将其打乱为[2, 1, 5, 4, 3]或[5, 2, 1, 4, 3]等。这个函数通常用于随机化数据集或样本的顺序，以避免模型在学习时出现过拟合或样本顺序对学习结果造成影响。

相关问题

class PPOMemory: def __init__(self, batch_size): self.states = [] self.probs = [] self.vals = [] self.actions = [] self.rewards = [] self.dones = [] self.batch_size = batch_size def sample(self): batch_step = np.arange(0, len(self.states), self.batch_size) indices = np.arange(len(self.states), dtype=np.int64) np.random.shuffle(indices) batches = [indices[i:i+self.batch_size] for i in batch_step] return np.array(self.states),np.array(self.actions),np.array(self.probs),\ np.array(self.vals),np.array(self.rewards),np.array(self.dones),batches def push(self, state, action, probs, vals, reward, done): self.states.append(state) self.actions.append(action) self.probs.append(probs) self.vals.append(vals) self.rewards.append(reward) self.dones.append(done) def clear(self): self.states = [] self.probs = [] self.actions = [] self.rewards = [] self.dones = [] self.vals = []

这段代码是一个 PPO 算法中的经验回放（experience replay）类，用于存储和采样交互数据。具体来说，这个类有以下几个成员函数：

1. 构造函数 __init__：初始化经验回放缓存的大小 batch_size，并创建空的列表来存储状态、动作、概率、价值、奖励和完成标志等信息。

2. 采样函数 sample：将经验回放缓存中的数据按照 batch_size 分成若干个 batch，然后随机打乱数据索引，最后返回一个包含所有 batch 的列表。每个 batch 包含一个状态状态列表、一个动作列表、一个概率列表、一个价值列表、一个奖励列表和一个完成标志列表。

3. 存储函数 push：将交互数据（即一个状态 state、一个动作 action、一个概率 probs、一个价值 vals、一个奖励 reward 和一个完成标志 done）存储到经验回放缓存中。

4. 清空函数 clear：清空经验回放缓存，以便下一次使用。

整个经验回放类的作用是存储和采样交互数据，以便训练 PPO 算法时能够从多个交互轮次中有效地学习。其中，采样函数 sample 会将数据随机打乱，以避免过于相关的数据干扰训练。

batch_size = x.size(0) tlist=[] for i in range(x.size(0)): y = x[i, :, :, :] y = y.permute(1, 2, 0) y = y.squeeze(2) y = y.cpu().numpy() img_norm_int = (y * 255).astype(np.uint8) img_255 = img_norm_int / img_norm_int.max() * 255 y = img_255.astype(np.uint8) lines = self.lsd.detect(cv2.convertScaleAbs(y))[0] if len(lines)<5: lines=cut_segments(lines, 5) lines=torch.tensor(lines) lines = np.array(lines) indices = np.arange(len(lines)) np.random.shuffle(indices) indices = indices[:5] lines = lines[indices] lines = torch.from_numpy(lines) if lines.shape == [5,1,4]: lines = torch.squeeze(lines,dim=1) tlist.append(lines) x = torch.stack(tlist, dim=0)

这段代码的作用是对输入的 `x` 张量进行预处理，并且返回一个新的张量 `x`，用于后续的处理。具体来说，它首先对输入的 `x` 张量进行循环，对每一个样本进行处理。对于每一个样本，它会进行以下步骤：

1. 将张量的第一维作为 batch_size，即 `batch_size = x.size(0)`。

2. 将张量沿着第一个维度进行循环，即 `for i in range(x.size(0)):`。

3. 将输入的 `x` 张量的第一个维度（batch_size）去掉，保留后面的三个维度作为一张图片的尺寸。

4. 对于每张图片，先将通道维度移到最后一个维度上，即 `y = y.permute(1, 2, 0)`。

5. 去掉通道维度，即 `y = y.squeeze(2)`。

6. 将图片转换为 numpy 数组，即 `y = y.cpu().numpy()`。

7. 对数组进行归一化，并转换为 uint8 类型，即 `img_norm_int = (y * 255).astype(np.uint8)`。

8. 将归一化后的数组进行缩放到 0-255 的范围内，即 `img_255 = img_norm_int / img_norm_int.max() * 255`。

9. 将缩放后的数组转换为 uint8 类型，即 `y = img_255.astype(np.uint8)`。

10. 通过 LSD 算法检测出图片中的线段，即 `lines = self.lsd.detect(cv2.convertScaleAbs(y))[0]`。

11. 判断检测出的线段是否小于 5 条，如果小于 5 条，则进行截取（即 `lines=cut_segments(lines, 5)`），补齐为 5 条，并转换为张量（即 `lines=torch.tensor(lines)`）。

12. 将线段转换为 numpy 数组，随机选择其中的 5 条线段（即 `indices = np.arange(len(lines))`、`np.random.shuffle(indices)`、`indices = indices[:5]`、`lines = lines[indices]`），并将其转换为张量（即 `lines = torch.from_numpy(lines)`）。

13. 如果线段的形状为 `[5,1,4]`，则将其压缩为 `[5,4]`。否则，不做处理（即 `if lines.shape == [5,1,4]:`、`lines = torch.squeeze(lines,dim=1)`）。

14. 将处理后的线段张量添加到 `tlist` 列表中（即 `tlist.append(lines)`）。

15. 将处理后的线段张量列表 `tlist` 堆叠成一个新的张量 `x`，并作为函数的返回值，即 `x = torch.stack(tlist, dim=0)`。

如果您有其他问题，可以继续提出。