Lua/Torch：将 MNIST 数据集拆分为训练和测试，每组中的标签数量相等

Question

我试图将数据分成训练（80%）和测试（20%）集，但我需要先打乱数据，然后为每个标签分配相同数量的样本（y，10 类) 在每个数据集中。

如何在 lua/torch 中执行此操作？谢谢！

到目前为止，这是我的代码...

loaded = torch.load(data_file, 'ascii')
Data = {
data = loaded.data,
labels = loaded.labels,
size = 60000
}



Data.data:nDimension()
4

Data.labels:nDimension()
1

Data.data:size()
 60000
 1
32
32
[torch.LongStorage of size 4]

validationData.labels:size()
 60000
[torch.LongStorage of size 1]

Answer 1

您可以像下面这样进行随机播放；

    dataSize = Data.data:size()[1]
    shuffleIdx = torch.randperm(dataSize)
    Data.data = Data.data:index(1,shuffleIdx:long())
    Data.labels = Data.labels:index(1,shuffleIdx:long())

但是我不确定你问题的第二部分。

Lua/Torch：将 MNIST 数据集拆分为训练和测试，每组中的标签数量相等

Lua/Torch: Split MNIST dataset into training and test with equal number of labels in each set

lua

mnist

deep-learning

torch