Python产生batch数据的方法

ゝ一世哀愁。 2022-05-11 14:38 138阅读 0赞

参考此文：[https://blog.csdn.net/qq\_33039859/article/details/79901667][https_blog.csdn.net_qq_33039859_article_details_79901667]

### 产生batch数据 ###

输入data中每个样本可以有多个特征，和一个标签，最好都是numpy.array格式。  
datas = \[data1, data2, …, dataN \], labels = \[label1, label2, …, labelN\]，  
其中data\[i\] = \[feature1, feature2,…featureM\], 表示每个样本数据有M个特征。  
输入我们方法的数据，all\_data = \[datas, labels\] 。

### 代码实现 ###

通过索引值来产生batch大小的数据，同时提供是否打乱顺序的选择，根据随机产生数据量范围类的索引值来打乱顺序。

import numpy as np
    
    def batch_generator(all_data , batch_size, shuffle=True):
        """ :param all_data : all_data整个数据集，包含输入和输出标签 :param batch_size: batch_size表示每个batch的大小 :param shuffle: 是否打乱顺序 :return: """
        # 输入all_datas的每一项必须是numpy数组，保证后面能按p所示取值
        all_data = [np.array(d) for d in all_data]
        # 获取样本大小
        data_size = all_data[0].shape[0]
        print("data_size: ", data_size)
        if shuffle:
        	# 随机生成打乱的索引
            p = np.random.permutation(data_size)
            # 重新组织数据
            all_data = [d[p] for d in all_data]
        batch_count = 0
        while True:
        	# 数据一轮循环(epoch)完成，打乱一次顺序
            if batch_count * batch_size + batch_size > data_size:
                batch_count = 0
                if shuffle:
                    p = np.random.permutation(data_size)
                    all_data = [d[p] for d in all_data]
            start = batch_count * batch_size
            end = start + batch_size
            batch_count += 1
            yield [d[start: end] for d in all_data]

### 测试数据 ###

样本数据x和标签y可以分开输入，也可以同时输入。

# 输入x表示有23个样本，每个样本有两个特征
    # 输出y表示有23个标签，每个标签取值为0或1
    x = np.random.random(size=[23, 2])
    y = np.random.randint(2, size=[23,1])
    count = x.shape[0]
    
    batch_size = 5
    epochs = 20
    batch_num = count // batch_size 
    
    batch_gen = batch_generator([x, y],  batch_size)
    
    for i in range(epochs):
        print("##### epoch %s ##### " % i)
        for j in range(batch_num):
            batch_x, batch_y = next(batch_gen)
            print("-----epoch=%s, batch=%s-----" % (i, j))
            print(batch_x, batch_y)

[https_blog.csdn.net_qq_33039859_article_details_79901667]: https://blog.csdn.net/qq_33039859/article/details/79901667