Lovell Milo
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验证集使用shuffle和不使用shuffle，这两种情况下，为什么验证集的准确率不一样，这正常吗？ 我是不是可以在验证集加shuaffle？ [图片] 代码是这样的 显示全部
Python中设置seed(0)等种子可实现随机数的重现，在重排列shuffle中如何设置可重现的种子？
3. Shuffle write/read 实现上有一些区别。 以前对 shuffle write/read 的分类是 sort-based 和 hash-based。MapReduce 可以说是 sort-based，shuffle write 和 shuffle read 过程都是基于key sorting 的 (buffering records + in-memory sort + on-disk external sorting)。
Sort Shuffle V1. 为了更好地解决上面的问题，Spark 参考了 MapReduce 中 Shuffle 的处理方式，引入基于排序的 Shuffle 写操作机 制。 每个 Task 不会为后续的每个 Task 创建单独的文件，而是将所有对结果写入同一个文件。
Jul 3, 2018 · 神经网络每一个epoch前对数据进行shuffle，有什么作用呢？ 我在做实验的时候，大约有80万条训练数据，batch_size=5000, 开始我没加shuffle，RMSE大约1.4（很高），后来在每个epoch…
Mar 23, 2017 · iPod Shuffle可以用于存储设备，可以存储一些文件。 不弹出就拔出iPod Shuffle，可能会发生意想不到的后果。 苹果官网会有更多的介绍。
谢谢各位的回答，找到原因了。是因为BatchNorm层的原因（测试训练集上的准确度时我把所有BN层都取消了，batch_size和shuffle就不会影响结果了），因为用的是UCF-101数据集，这个数据集相邻的几个输入有时都是同一个人的，所以如果不shuffle的话，经过了BN层，减去了均值，几乎就为0了（因为这些输入 ...
Nov 19, 2017 · 2) Fisher–Yates shuffle 洗牌算法是什么，为什么满足需求？ 这里，我们简单借助图形来理解，非常简单直观。你接下来就会明白为什么这是理论上的完全乱序（图片来源于网络）。 首先我们有一个已经排好序的数组：
Shuffle过程的目标是对Map阶段输出的键值对进行重新排序和分组，以便Reduce阶段可以对具有相同键的所有值进行聚合处理。 继续以上面的日志文件处理为例，我们假设Map阶段已经完成了将数据格式化为键值对的工作，并输出了中间结果。
Shuffle方法作为random库下的一个方法，带有random的特性，random英文含义随机的、随意的.shuffle英文含义为洗牌，打乱顺序，因此意思很明显了:random.shuffle方法的作用是随意打乱列表内容的顺序
