我正在使用Inception V3创建一个图像分类模型，并且有两个类别。我已经将数据集和标签分割成两个numpy数组。数据被分割为trainX和testX作为图像，trainY和testY作为相应的标签。
data = np.array(data, dtype="float")/255.0labels = np.array(labels,dtype ="uint8")(trainX, testX, trainY, testY) = train_test_split( data,labels, test_size=0.2, random_state=42) train_datagen = keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( zoom_range = 0.1, width_shift_range = 0.2, height_shift_range = 0.2, horizontal_flip = True, fill_mode ='nearest') val_datagen = keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator()train_generator = train_datagen.flow( trainX, trainY, batch_size=batch_size, shuffle=True)validation_generator = val_datagen.flow( testX, testY, batch_size=batch_size) 当我使用ImageDataGenerator对train_generator进行洗牌时，图像是否仍然与相应的标签匹配？此外，验证数据集也应该被洗牌吗？
回答：
是的，图像仍然会与相应的标签匹配，因此您可以安全地将shuffle设置为True。其内部工作原理如下。调用ImageDataGenerator上的.flow()方法将返回一个NumpyArrayIterator对象，该对象实现了以下洗牌索引的逻辑：
def _set_index_array(self): self.index_array = np.arange(self.n) if self.shuffle: # 如果shuffle==True，则洗牌索引 self.index_array = np.random.permutation(self.n) self.index_array随后用于生成图像(x)和标签(y)（为了可读性，代码已被截断）：
def _get_batches_of_transformed_samples(self, index_array): batch_x = np.zeros(tuple([len(index_array)] + list(self.x.shape)[1:]), dtype=self.dtype) # 使用index_array获取x's for i, j in enumerate(index_array): x = self.x[j] ... # 在此处进行数据增强 batch_x[i] = x ... # 使用相同的index_array获取标签 output += (self.y[index_array],) return output您可以查看源代码，这可能比您想象的更容易理解。
洗牌验证数据的影响并不大。洗牌的主要目的是在训练过程中引入一些额外的随机性。
