lua - Torch:如何按行对张量进行洗牌？

Question

我目前正在使用 Torch 对一些输入数据实现随机洗牌(在本例中为第一维)。我是火炬的新手，所以我在弄清楚排列如何工作时遇到了一些麻烦..

以下应该对数据进行洗牌:

if argshuffle then 
    local perm = torch.randperm(sids:size(1)):long()
    print("\n\n\nSize of X and y before")
    print(X:view(-1, 1000, 128):size())
    print(y:size())
    print(sids:size())
    print("\nPerm size is: ")
    print(perm:size())
    X = X:view(-1, 1000, 128)[{{perm},{},{}}]
    y = y[{{perm},{}}]
    print(sids[{{1}, {}}])
    sids = sids[{{perm},{}}]
    print(sids[{{1}, {}}])
    print(X:size())
    print(y:size())
    print(sids:size())
    os.exit(69)
end

这打印出来

Size of X and y before 
99 
1000
128
[torch.LongStorage of size 3]

99 
1
[torch.LongStorage of size 2]

99 
1
[torch.LongStorage of size 2]

Perm size is: 
99 
[torch.LongStorage of size 1]
5
[torch.LongStorage of size 1x1]
5
[torch.LongStorage of size 1x1]


99 
1000
128
[torch.LongStorage of size 3]

99 
1
[torch.LongStorage of size 2]

99 
1
[torch.LongStorage of size 2]

在值(value)之外，我可以暗示该函数没有对数据进行混洗。我怎样才能让它正确洗牌，lua/torch 中的常见解决方案是什么？

Answer 1

我也遇到了类似的问题。在文档中，张量没有 shuffle 函数(有用于 dataset loaders )。我使用 torch.randperm 找到了解决该问题的方法.

>>> a=torch.rand(3,5)
>>> print(a)
tensor([[0.4896, 0.3708, 0.2183, 0.8157, 0.7861],
        [0.0845, 0.7596, 0.5231, 0.4861, 0.9237],
        [0.4496, 0.5980, 0.7473, 0.2005, 0.8990]])
>>> # Row shuffling
... 
>>> a=a[torch.randperm(a.size()[0])]
>>> print(a)
tensor([[0.4496, 0.5980, 0.7473, 0.2005, 0.8990],
        [0.0845, 0.7596, 0.5231, 0.4861, 0.9237],
        [0.4896, 0.3708, 0.2183, 0.8157, 0.7861]])
>>> # column shuffling
... 
>>> a=a[:,torch.randperm(a.size()[1])]
>>> print(a)
tensor([[0.2005, 0.7473, 0.5980, 0.8990, 0.4496],
        [0.4861, 0.5231, 0.7596, 0.9237, 0.0845],
        [0.8157, 0.2183, 0.3708, 0.7861, 0.4896]])

我希望它回答了这个问题!