Функция random.shuffle

Функция random.shuffle случайным образом перемешивает элементы тензора вдоль первого измерения. Первым параметром функция принимает тензор, который нужно перемешать. Вторым параметром можно передать зерно генератора случайных чисел. Функция возвращает новый тензор с теми же значениями, но в случайном порядке.

Функция особенно полезна при подготовке данных для обучения моделей, когда нужно избавиться от исходного порядка примеров в наборе данных.

Синтаксис

tf.random.shuffle(value, [seed])

Пример

Давайте перемешаем тензор из чисел 1, 2, 3, 4, 5:

import tensorflow as tf

tf.random.set_seed(0)

t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
res = tf.random.shuffle(t)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([3 4 2 1 5], shape=(5,), dtype=int32)

Пример

Давайте перемешаем двумерный тензор. Функция перемешивает только строки вдоль первого измерения, не трогая элементы внутри строк:

<+python+> import tensorflow as tf tf.random.set_seed(0) t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) res = tf.random.shuffle(t) print(res) <-python+>

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[4 5 6]
 [1 2 3]], shape=(2, 3), dtype=int32)

Пример

Давайте зададим зерно генератора случайных чисел через параметр seed, чтобы результат перемешивания был воспроизводимым:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
res = tf.random.shuffle(t, seed=42)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([2 1 3 5 4], shape=(5,), dtype=int32)

Смотрите также

функцию set_seed,
которая задает глобальное зерно генератора случайных чисел
функцию uniform,
которая генерирует тензор со случайными значениями из равномерного распределения
функцию normal,
которая генерирует тензор со случайными значениями из нормального распределения
функцию categorical,
которая генерирует случайные индексы из категориального распределения