python - 如何批量拆分numpy数组？

Question

听起来很容易，不是我不知道该怎么做。

我有numpy的2d数组

X = (1783,30)

我想将它们分成64个批次。我编写这样的代码。

batches = abs(len(X) / BATCH_SIZE ) + 1  // It gives 28

我正在尝试对结果进行批处理预测。所以我用零填充批次，并用预测结果覆盖它们。

predicted = []

for b in xrange(batches): 

 data4D = np.zeros([BATCH_SIZE,1,96,96]) #create 4D array, first value is batch_size, last number of inputs
 data4DL = np.zeros([BATCH_SIZE,1,1,1]) # need to create 4D array as output, first value is  batch_size, last number of outputs
 data4D[0:BATCH_SIZE,:] = X[b*BATCH_SIZE:b*BATCH_SIZE+BATCH_SIZE,:] # fill value of input xtrain

 #predict
 #print [(k, v[0].data.shape) for k, v in net.params.items()]
 net.set_input_arrays(data4D.astype(np.float32),data4DL.astype(np.float32))
 pred = net.forward()
 print 'batch ', b
 predicted.append(pred['ip1'])

print 'Total in Batches ', data4D.shape, batches
print 'Final Output: ', predicted

但在最后一批28中，只有55个元素，而不是64个(元素总数1783)，它给出了
ValueError: could not broadcast input array from shape (55,1,96,96) into shape (64,1,96,96)
解决此问题的方法是什么？

PS:网络预测程序需要准确的批处理大小为64才能进行预测。

Answer 1

我也不太了解您的问题，尤其是X的外观。
如果要创建数组大小相等的子组，请尝试以下操作:

def group_list(l, group_size):
    """
    :param l:           list
    :param group_size:  size of each group
    :return:            Yields successive group-sized lists from l.
    """
    for i in xrange(0, len(l), group_size):
        yield l[i:i+group_size]