我有一个包含 100000 个示例的数据向量。值为 -1 和 1。 我想从这些数据中随机获取 16 个不同的小批量,每个批量为 6250 个。
这是我的代码,用于生成存储在文件中的 100000 个示例向量。
Dan 回答了如何将数据划分为不同部分的问题。
现在,我想将 [X[p] for p in parts] 存储在 p 文件中。我的意思是:如果我有 3 个部分,我想创建并存储 p 的值。我怎样才能做到这一点?
workspace()
using JLD, HDF5
#import HTreeRBM
function gen_random(m,k)
# m the length of the vector , for instance m=100000 and k the number of partitions let's set k=16
s = rand(m)
# Pkg.add("JLD"), Pkg.add("HDF5") these two packages are needed in order to store our vectors in files under the extension jld
# allow to convert each random number to -1 or 1
X=float_to_binary(s)
parts= kfoldperm(length(X),k)
for p in 1:length(parts)
file =jldopen(@sprintf("my path to file/mini_batch%d.jld", p),"w")
write(file, "X", [X[p] for p in parts])
close(file)
end
return [X[p] for p in parts]
function float_to_binary(s,level=0.4)
for i=1:length(s)
s[i] = s[i] > level ? 1.0 : -1.0
end
file = jldopen("/home/anelmad/Desktop/stage-inria/code/HTreeRBM.jl/artificial_data/mydata.jld", "w")
write(file, "s", s) # alternatively, say "@write file A"
close(file)
return s
end
function kfoldperm(l,k)
n,r = divrem(l,k)
b = collect(1:n:l+1)
for i in 1:length(b)
b[i] += i > r ? r : i-1
end
p = randperm(l)
return [p[r] for r in [b[i]:b[i+1]-1 for i=1:k]]
end
最佳答案
通过运行定义kfoldperm
:
function kfoldperm(N,k)
n,r = divrem(N,k)
b = collect(1:n:N+1)
for i in 1:length(b)
b[i] += i > r ? r : i-1
end
p = randperm(N)
return [p[r] for r in [b[i]:b[i+1]-1 for i=1:k]]
end
现在,
v = rand(10)
parts = kfoldperm(10,3)
[v[p] for p in parts]
将为您提供 v
的分区,分为 3 个部分。
关于julia - 如何将我的数据随机分成不同的小批量 [JULIA],我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/37989159/