np.random.shuffle(x_train)什么意思

时间: 2024-05-28 13:08:38 浏览: 99
np.random.shuffle(x_train)是使用numpy库中的random模块对x_train数组进行随机打乱的操作。其中,np是numpy库的别名,random.shuffle()是打乱函数,x_train是需要打乱的数组。该操作会随机地重新排列x_train数组中的元素,从而改变其原有的顺序。
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seed=3 np.random.seed(seed) np.random.shuffle(x_train) np.random.seed(seed) np.random.shuffle(y_train) tf.random.set_seed(seed)是什么意思

这段代码的作用是设置随机数种子,以确保在随机操作中得到可重复的结果。具体来说,这段代码: 1. 设置随机数种子为3,即后续的随机操作都将基于这个种子进行。 2. 使用该种子对训练数据集x_train和标签y_train进行随机打乱操作,以充分利用数据集来训练模型。 3. 设置TensorFlow的随机种子为3,以确保后续的随机操作也将基于该种子进行。 这样做的好处是,每次运行代码时得到的随机结果都是相同的,从而可以确保模型的可重复性,同时也可以方便进行调试和比较不同模型的结果。

import os import pickle import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout from keras.models import Sequential from keras.optimizers import adam_v2 from keras_preprocessing.image import ImageDataGenerator from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder, LabelBinarizer def load_data(filename=r'/root/autodl-tmp/RML2016.10b.dat'): with open(r'/root/autodl-tmp/RML2016.10b.dat', 'rb') as p_f: Xd = pickle.load(p_f, encoding="latin-1") # 提取频谱图数据和标签 spectrograms = [] labels = [] train_idx = [] val_idx = [] test_idx = [] np.random.seed(2016) a = 0 for (mod, snr) in Xd: X_mod_snr = Xd[(mod, snr)] for i in range(X_mod_snr.shape[0]): data = X_mod_snr[i, 0] frequency_spectrum = np.fft.fft(data) power_spectrum = np.abs(frequency_spectrum) ** 2 spectrograms.append(power_spectrum) labels.append(mod) train_idx += list(np.random.choice(range(a * 6000, (a + 1) * 6000), size=3600, replace=False)) val_idx += list(np.random.choice(list(set(range(a * 6000, (a + 1) * 6000)) - set(train_idx)), size=1200, replace=False)) a += 1 # 数据预处理 # 1. 将频谱图的数值范围调整到0到1之间 spectrograms_normalized = spectrograms / np.max(spectrograms) # 2. 对标签进行独热编码 label_binarizer = LabelBinarizer() labels_encoded= label_binarizer.fit_transform(labels) # transfor the label form to one-hot # 3. 划分训练集、验证集和测试集 # X_train, X_temp, y_train, y_temp = train_test_split(spectrograms_normalized, labels_encoded, test_size=0.15, random_state=42) # X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_temp, y_temp, test_size=0.5, random_state=42) spectrogramss = np.array(spectrograms_normalized) print(spectrogramss.shape) labels = np.array(labels) X = np.vstack(spectrogramss) n_examples = X.shape[0] test_idx = list(set(range(0, n_examples)) - set(train_idx) - set(val_idx)) np.random.shuffle(train_idx) np.random.shuffle(val_idx) np.random.shuffle(test_idx) X_train = X[train_idx] X_val = X[val_idx] X_test = X[test_idx] print(X_train.shape) print(X_val.shape) print(X_test.shape) y_train = labels[train_idx] y_val = labels[val_idx] y_test = labels[test_idx] print(y_train.shape) print(y_val.shape) print(y_test.shape) # X_train = np.expand_dims(X_train,axis=-1) # X_test = np.expand_dims(X_test,axis=-1) # print(X_train.shape) return (mod, snr), (X_train, y_train), (X_val, y_val), (X_test, y_test) 这是我的数据预处理代码

你的数据预处理代码看起来很完整。它首先加载pickle文件,然后提取频谱图数据和标签。接下来,它对频谱图数据进行归一化处理,并对标签进行独热编码。最后,它将数据集划分为训练集、验证集和测试集,并返回这些数据集。 在代码中,你还有一些注释掉的代码段,例如对数据集进行划分的部分。如果你打算使用这些划分代码,你可以取消注释相应的行。另外,如果你的频谱图数据维度是二维的,你可能需要使用`np.expand_dims`函数将其扩展为三维,以便与Conv2D层兼容。 如果你还有其他问题或需要进一步帮助,请随时问我。
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将下面代码简洁化:def split_dataset(img_path, target_folder_path, output_path): filename = [] total_imgs = os.listdir(img_path) #for root, dirs, files in os.walk(img_path): for img in total_imgs: filename.append(img) np.random.shuffle(filename) train = filename[:int(len(filename) * 0.9)] test = filename[int(len(filename) * 0.9):] out_images = os.path.join(output_path, 'imgs') if not os.path.exists(out_images): os.makedirs(out_images) out_images_train = os.path.join(out_images, 'training') if not os.path.exists(out_images_train): os.makedirs(out_images_train) out_images_test = os.path.join(out_images, 'test') if not os.path.exists(out_images_test): os.makedirs(out_images_test) out_annotations = os.path.join(output_path, 'annotations') if not os.path.exists(out_annotations): os.makedirs(out_annotations) out_annotations_train = os.path.join(out_annotations, 'training') if not os.path.exists(out_annotations_train): os.makedirs(out_annotations_train) out_annotations_test = os.path.join(out_annotations, 'test') if not os.path.exists(out_annotations_test): os.makedirs(out_annotations_test) for i in train: print(os.path.join(img_path, i)) print(os.path.join(out_images_train, i)) shutil.copyfile(os.path.join(img_path, i), os.path.join(out_images_train, i)) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' shutil.copyfile(os.path.join(target_folder_path, annotations_name), os.path.join(out_annotations_train, annotations_name)) for i in test: shutil.copyfile(os.path.join(img_path, i), os.path.join(out_images_test, i)) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' shutil.copyfile(os.path.join(target_folder_path, annotations_name), os.path.join(out_annotations_test, annotations_name))

优化这段代码 for j in n_components: estimator = PCA(n_components=j,random_state=42) pca_X_train = estimator.fit_transform(X_standard) pca_X_test = estimator.transform(X_standard_test) cvx = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cost = [-5, -3, -1, 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15] gam = [3, 1, -1, -3, -5, -7, -9, -11, -13, -15] parameters =[{'kernel': ['rbf'], 'C': [2x for x in cost],'gamma':[2x for x in gam]}] svc_grid_search=GridSearchCV(estimator=SVC(random_state=42), param_grid=parameters,cv=cvx,scoring=scoring,verbose=0) svc_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) param_grid = {'penalty':['l1', 'l2'], "C":[0.00001,0.0001,0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100, 1000], "solver":["newton-cg", "lbfgs","liblinear","sag","saga"] # "algorithm":['auto', 'ball_tree', 'kd_tree', 'brute'] } LR_grid = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) LR_grid_search = GridSearchCV(LR_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx ,scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) LR_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] clf = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=LinearSVC(C=5, random_state=42),n_jobs=10,verbose=0) clf.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] param_grid = {'final_estimator':[LogisticRegression(C=0.00001),LogisticRegression(C=0.0001), LogisticRegression(C=0.001),LogisticRegression(C=0.01), LogisticRegression(C=0.1),LogisticRegression(C=1), LogisticRegression(C=10),LogisticRegression(C=100), LogisticRegression(C=1000)]} Stacking_grid =StackingClassifier(estimators=estimators,) Stacking_grid_search = GridSearchCV(Stacking_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx, scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) Stacking_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) var = Stacking_grid_search.best_estimator_ train_pre_y = cross_val_predict(Stacking_grid_search.best_estimator_, pca_X_train,train_y, cv=cvx) train_res1=get_measures_gridloo(train_y,train_pre_y) test_pre_y = Stacking_grid_search.predict(pca_X_test) test_res1=get_measures_gridloo(test_y,test_pre_y) best_pca_train_aucs.append(train_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_test_aucs.append(test_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_train_scores.append(train_res1) best_pca_test_scores.append(test_res1) train_aucs.append(np.max(best_pca_train_aucs)) test_aucs.append(best_pca_test_aucs[np.argmax(best_pca_train_aucs)].item()) train_scores.append(best_pca_train_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) test_scores.append(best_pca_test_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) pca_comp.append(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) print("n_components:") print(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)])

tokenizer = Tokenizer(num_words=max_words) tokenizer.fit_on_texts(data['text']) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(data['text']) word_index = tokenizer.word_index print('Found %s unique tokens.' % len(word_index)) data = pad_sequences(sequences,maxlen=maxlen) labels = np.array(data[:,:1]) print('Shape of data tensor:',data.shape) print('Shape of label tensor',labels.shape) indices = np.arange(data.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data = data[indices] labels = labels[indices] x_train = data[:traing_samples] y_train = data[:traing_samples] x_val = data[traing_samples:traing_samples+validation_samples] y_val = data[traing_samples:traing_samples+validation_samples] model = Sequential() model.add(Embedding(max_words,100,input_length=maxlen)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(32,activation='relu')) model.add(Dense(10000,activation='sigmoid')) model.summary() model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc']) history = model.fit(x_train,y_train, epochs=1, batch_size=128, validation_data=[x_val,y_val]) import matplotlib.pyplot as plt acc = history.history['acc'] val_acc = history.history['val_acc'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epoachs = range(1,len(acc) + 1) plt.plot(epoachs,acc,'bo',label='Training acc') plt.plot(epoachs,val_acc,'b',label = 'Validation acc') plt.title('Training and validation accuracy') plt.legend() plt.figure() plt.plot(epoachs,loss,'bo',label='Training loss') plt.plot(epoachs,val_loss,'b',label = 'Validation loss') plt.title('Training and validation loss') plt.legend() plt.show() max_len = 10000 x_train = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=max_len) x_test = data[10000:,0:] x_test = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=max_len) # 将标签转换为独热编码 y_train = np.eye(2)[y_train] y_test = data[10000:,:1] y_test = np.eye(2)[y_test]

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