Данные тензора Pytorch нарушаются при преобразовании тензора загрузчика данных в массив numpy

Question

Я использую простой поезд l oop для регрессионного задания. Чтобы убедиться, что значения истинности регрессии совпадают с теми, что я ожидал на тренировке l oop, я решил построить каждый пакет данных. Тем не менее, я вижу, что когда я конвертирую тензор загрузчика данных в массив numpy и строю его, он нарушается. Я использую myTensor.data.cpu (). numpy () для конвертации.

Мой код указан ниже:

train_ds = TensorDataset(x_train, y_train)
train_dl = DataLoader(train_ds, batch_size = 32, shuffle = True, num_workers = 0, drop_last = True)


for epoch in range(epochs):
  model.train()
for i, (x, y) in enumerate(train_dl):
  x = x.cuda()
  y = y.cuda()
  yy = y.data.cpu().numpy()
  pyplot.plot(yy[0: 32, 0])
  pyplot.show()

Answer 1

Я думаю, это потому, что я установил shuffle = True в загрузчике данных. Если я установлю его в false, это нормально. Тем не менее, как я могу перетасовать тренировочные партии после каждой эпохи, если в загрузчике данных установить shuffle = False?