train_shuffle= shuffle(train)
时间: 2023-05-14 15:05:25 浏览: 49
这是一个Python代码,用于将列表train中的元素随机打乱顺序。具体实现可以使用random模块中的shuffle函数,代码如下:
import random
train_shuffle = random.shuffle(train)
注意,这里train_shuffle并不是一个新的列表,而是对原列表train进行了修改,打乱了其中元素的顺序。
相关问题
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_mlr, y, test_size=0.25, random_state=0, shuffle=True)
这是一个用于将数据集分为训练集和测试集的函数。train_test_split函数是sklearn.model_selection库中的一个函数,它可以将数据集随机分成训练集和测试集。其中,X_mlr是特征矩阵,y是目标变量。test_size参数指定测试集的大小,random_state参数指定随机数生成器的种子,shuffle参数指定是否在分割之前对数据进行洗牌。下面是一个例子:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_mlr, y, test_size=0.25, random_state=0, shuffle=True)
```
train_data_load = DataLoader(train_data,batch_size=10,shuffle=True,drop_last=False,num_workers=2,pin_memory=True)
这段代码是用来创建一个PyTorch中的数据加载器。其中,train_data是之前定义的训练数据集对象,batch_size=10表示每次加载10个数据项,shuffle=True表示每次加载数据时打乱数据集的顺序,drop_last=False表示如果最后一个batch的大小不足10个数据项则不抛弃,num_workers=2表示使用两个进程来加载数据,pin_memory=True表示将数据加载到GPU的固定内存中,以加速数据加载。
可以通过循环这个数据加载器来逐个读取数据项,然后送入模型进行训练。例如:
```python
for batch_idx, (inputs, targets) in enumerate(train_data_load):
# 处理 inputs 和 targets
# 训练模型
```
在迭代过程中,每次循环会返回一个batch的inputs和targets,可以将它们送入模型中进行训练。