如何在张量流中洗牌张量？错误：没有为操作“RandomShuffle”定义梯度答案

【问题标题】：How to shuffle tensor in tensorflow? error:No gradient defined for operation 'RandomShuffle'如何在张量流中洗牌张量？错误：没有为操作“RandomShuffle”定义梯度
【发布时间】：2019-04-16 05:55:40
【问题描述】：

存在三个异构网络。在处理结束时，我需要在张量中重建最终的正负样本。我需要洗牌。我使用“tf.random_shuffle”方法，错误提示：没有为操作'Random Shuffle'定义梯度。但我需要渐变。如果我不使用“tf.random_shuffle”方法，我想人为地对其进行shuffle，如何操作？

现在，我使用“tf.map_fn”方法简单地交替正负组合，一正一负，然后一正一负，以此类推。但这仍然是样本的规则组合，如何打乱样本？

【问题讨论】：

很抱歉，我是新来的，正在学习中。

标签： python shuffle tensor

【解决方案1】：

这里有一个解决方法：

tf.gather(batch, tf.random.shuffle(tf.range(tf.shape(batch)[0])))

[https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/6269#issuecomment-465850464][1]

【讨论】：