从图像ID列表中随机选择唯一的图像ID - python答案

【问题标题】：choose unique image ids randomly from a list of image ids - python从图像ID列表中随机选择唯一的图像ID - python
【发布时间】：2018-05-04 18:16:21
【问题描述】：

我正在尝试在 keras 中训练一个神经网络，这需要我批量训练模型。我想使用 3 张图片的批量大小，总共有 20 张图片。

我想从一批包含 20 个图像 ID 的列表中随机选择 3 个唯一图像 ID。这个过程将在整个 epoch 中重复。

import numpy as np
image_list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20]
epoch = 10
num = 3 # number of values to choose from

for ep in range(epoch):
    count = 0
    ilist = image_list

    while count <= len(image_list):

        if len(ilist)<num:
            # This condition works when sample size is greater than population size
            image_index = list(np.random.choice(image_list,len(image_list)))
        else:
            image_index = list(np.random.choice(image_list,num,replace = False))

        for c in image_index:
            ilist.remove(c)
        # image_index
        # data loading code
        # feature extraction code
        # model training
        count += len(image_index)

image_list 是 20 个唯一图像 ID 的列表。在每个 epoch，只要 some_condition 为 True，train_id 就会随机选择 3 个唯一 ID。当我在 image_list 中只剩下 2 个唯一值时随机选择 3 个值时，我在 train_id ('Sample size is greater than Population Size') 中收到错误。

我试图为这个错误找到 np.random.choice 的任何替代品，但找不到任何替代品。

【问题讨论】：

你的意思是replace=False而不是return=False吗？（另外，我假设9,,10 应该是9,10——我自己会解决这个问题，但我不确定是否修复其他错误，所以我让你把你的代码变成minimal reproducible example.)
无论如何，您实际上是从某处的image_list 中删除这些值吗？如果是这样，那么是的，当你下降到 2 个元素时，你当然不能选择 3。事实上，想想你在问什么：“我如何从 20 个元素中选择 10*3 个不替换的唯一元素？ "唯一的答案是：你不能，因为可供选择的元素并不多。如果那不是你真正想要做的，请解释你想要做什么。并显示导致错误的代码，因为您提供的代码显示了我在第一条评论中提到的两个错误，一旦您修复了这些错误，就没有任何错误。
我在代码中做了一些修改。我知道当只剩下 2 个数字时我不能选择 3 个值。我只是想不出我应该用来规避上述错误的条件。

标签： python numpy random machine-learning

【解决方案1】：

只是给你一个想法。如果您的数据不大，这是有道理的。

import numpy as np
x = np.array([[100],[200],[300],[400]])

np.random.shuffle(x)

for i in range(0,3):
    do_something = x[i]
    print(do_something)

或类似的东西：

import numpy as np
x = np.array([[100],[200],[300],[400]])

for i in range(10):#epoch:
    np.random.shuffle(x)
    do_something = x[:3,:]
    print(do_something)

【讨论】：