shuffle

データストア内のすべてのデータをシャッフルする

ページ内をすべて折りたたむ

構文

dsrand = shuffle(ds)

説明

例

dsrand = shuffle(ds) は、ds のデータをランダムな順序で含む datastore オブジェクトを返します。

例

すべて折りたたむ

ファイルをシャッフルする

スクリプトを開く

ImageDatastore オブジェクト imds を作成します。ファイルをシャッフルして、同じファイルをランダムな順序で含む新しいデータストアを作成します。

imds = imageDatastore(fullfile(matlabroot, 'toolbox', 'matlab', {'demos','imagesci'}),'LabelSource','foldernames','FileExtensions', {'.jpg', '.png', '.tif'})

imds = 

  ImageDatastore with properties:

      Files: {
             ' ...\matlab\toolbox\matlab\demos\cloudCombined.jpg';
             ' ...\matlab\toolbox\matlab\demos\example.tif';
             ' ...\matlab\toolbox\matlab\demos\landOcean.jpg'
              ... and 5 more
             }
     Labels: [demos; demos; demos ... and 5 more categorical]
    ReadFcn: @readDatastoreImage

imdsrand = shuffle(imds)

imdsrand = 

  ImageDatastore with properties:

      Files: {
             ' ...\matlab\toolbox\matlab\demos\street2.jpg';
             ' ...\matlab\toolbox\matlab\demos\landOcean.jpg';
             ' ...\matlab\toolbox\matlab\imagesci\corn.tif'
              ... and 5 more
             }
     Labels: [demos; demos; imagesci ... and 5 more categorical]
    ReadFcn: @readDatastoreImage

入力引数

すべて折りたたむ

`ds` — 入力データストア
オブジェクト

入力データストア。datastore オブジェクトとして指定します。入力データストアには、isShuffleable が true を返す任意のデータストア (imageDatastore など) を指定できます。また、入力データストアには、基となるすべてのデータストアがシャッフル可能な CombinedDatastore、SequentialDatastore、または TransformedDatastore も指定できます。

出力引数

すべて折りたたむ

`dsrand` — 出力データストア
オブジェクト

出力データストア。ds のデータをランダムな順序で含む datastore オブジェクトとして返されます。

拡張機能

スレッドベースの環境
MATLAB® の `backgroundPool` を使用してバックグラウンドでコードを実行するか、Parallel Computing Toolbox™ の `ThreadPool` を使用してコードを高速化します。

使用上の注意事項および制限事項:

スレッドベースの環境では、次のデータストアでのみ shuffle を使用できます。
- ImageDatastore オブジェクト
- combine または transform を使用して ImageDatastore オブジェクトから作成する CombinedDatastore、SequentialDatastore、または TransformedDatastore オブジェクト
Parallel Computing Toolbox™ がある場合は、他のデータストアで shuffle を使用できます。これを行うには、backgroundPool または ThreadPool を使用する代わりに、プロセスベースの並列プールを使用して関数を実行します (ProcessPool または ClusterPool を使用します)。