假设现在有图像数据imgs和对应标签targets。数据维度分别如下

imgs.shape = (num, channel, width, height)

targets.shape = (num, class)

因为通常我们需要将数据打散，这样的好处是可以让模型训练更具鲁棒性，那么如何同时打散data和target，而且还需要保持对应顺序不变呢？方法如下

# 得到打乱后的index

from random import shuffle

index = [i for i in range(len(imgs))]

shuffle(index)

imgs = imgs[index, :, :, :]

targets = targets[index, :]

要注意的是数据的维度要保持正确，也就是上面的:数量要正确，假如在mnist数据集上，target的维度是(num,)维度，所以此时应该写成targets = targets[index]即可。

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