PyTorch中使用shuffle打乱数据的操作

PyTorch是一款流行的深度学习框架，它提供了一种简单而有效的方法来打乱数据集。shuffle操作可以用来打乱数据集中的元素，使得每次训练时，模型都能够从不同的角度观察数据。

使用方法

非常简单，只需要调用torch.utils.shuffle函数，传入需要打乱的数据集即可。

import torch

# 定义一个数据集
data = torch.randn(5, 3)

# 打乱数据集
data = torch.utils.shuffle(data)

# 输出打乱后的数据集
print(data)

上面的代码中，我们定义了一个5行3列的数据集，调用torch.utils.shuffle函数，将数据集打乱，输出打乱后的数据集。

torch.utils.shuffle函数还支持传入第二个参数，用于指定打乱数据集时的随机种子，以便于每次打乱的结果都是一样的，以此来确保结果的可重复性。

import torch

# 定义一个数据集
data = torch.randn(5, 3)

# 打乱数据集
data = torch.utils.shuffle(data, 42)

# 输出打乱后的数据集
print(data)

上面的代码中，我们传入了第二个参数42，用于指定随机种子，这样每次打乱数据集的结果都是一样的。

非常简单，只需要调用torch.utils.shuffle函数，传入需要打乱的数据集即可，还可以传入随机种子，以便于每次打乱的结果都是一样的。