先上代码:

#coco
#对于数据的批量处理
import numpy as np
#生成10000个形状为2X3的矩阵
data_train = np.random.randn(10000,2,3)
#这是一个3维矩阵,第一个维度为样本数,后两个是数据形状
print(data_train.shape)
#(10000,2,3)
#打乱这10000条数据
np.random.shuffle(data_train)
#定义批量大小
batch_size=100
#进行批处理
for i in range(0,len(data_train),batch_size):
    x_batch_sum=np.sum(data_train[i:i+batch_size])
    print("第{}批次,该批次的数据之和:{}".format(i,x_batch_sum))

编程能力比较薄弱,只能不停的看代码加实践,总有一天会成功的。

加油加油,周日也要努力!

结果展示:

(10000, 2, 3)
第0批次,该批次的数据之和:-17.15815682203117
第100批次,该批次的数据之和:-61.435120500755175
第200批次,该批次的数据之和:52.16288411988611
第300批次,该批次的数据之和:-23.166402156248957
第400批次,该批次的数据之和:-12.345428425207762

Logo

DAMO开发者矩阵,由阿里巴巴达摩院和中国互联网协会联合发起,致力于探讨最前沿的技术趋势与应用成果,搭建高质量的交流与分享平台,推动技术创新与产业应用链接,围绕“人工智能与新型计算”构建开放共享的开发者生态。

更多推荐