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cifar10随机化训练和测试集
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Stack Overflow用户
提问于 2018-12-12 03:33:58
回答 2查看 2.3K关注 0票数 1

我想对keras.datasets库中存在的CIFAR-10数据集的60000个观察值进行随机化。我知道对于构建神经网络来说,它可能不是那么重要,但我是Python新手,我想学习用这种编程语言处理数据。

因此,要导入数据集,我运行以下命令

from keras.datasets import cifar10
(X_train, Y_train), (X_test, Y_test) = cifar10.load_data()

这会自动给出训练集和测试集的默认细分;但我想混合它们。我想到的步骤是:

  • 将训练集和测试集连接在形状为(60000,32,32,3)的数据集X和数据集Y中(60000,1)
  • 生成一些随机指标来子集X和Y数据集,例如,50000个of的训练集和10000个of的测试集
  • 创建具有与原始形状相同的形状的新数据集(以ndarray格式) X_train,X_test,Y_train,Y_test,以便我可以开始训练卷积神经网络

但也许有一种更快的方法可以做到这一点。

我尝试了几个小时的不同方法,但我什么也没能做到。有人能帮帮我吗?我真的很感激,谢谢。

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原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/53731141

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