第一：

可以选择在将数据转换成lmdb格式时进行打乱；

设置参数--shuffle=1；（表示打乱训练数据）

默认为0，表示忽略，不打乱。

 

打乱的目的有两个：防止出现过分有规律的数据，导致过拟合或者不收敛。

在caffe中可能会使得，在模型进行测试时，每一个测试样本都输出相同的预测概率值。

 

或者，直接打乱训练文件的标签文件：train.txt

 

方法如下：

1）将 train_160309-train.txt按行打乱，每行内容则保持不变，命令：

  1. cd 存放文件的路径  
  2. awk 'BEGIN{ 100000*srand();}{ printf "%s %s\n", rand(), $0}'   train_160309-train.txt |sort -k1n | awk '{gsub($1FS,""); print $0}'   

2）但这样处理后只是在屏幕上输出显示，如果需要将输出写入新的文本train.txt，则在末尾加上 | tee train.txt：

  1. sudo awk 'BEGIN{ 100000*srand();}{ printf "%s %s\n", rand(), $0}'   train_160309-train.txt |sort -k1n | awk '{gsub($1FS,""); print $0}' | tee train.txt  

3）如果不需要在屏幕上输出显示，直接将输出写入新的文本train.txt，则在末尾将 | tee 换作 > 即可：

  1. sudo awk 'BEGIN{ 100000*srand();}{ printf "%s %s\n", rand(), $0}'   train_160309-train.txt |sort -k1n | awk '{gsub($1FS,""); print $0}' > train.txt  

 

附：

1、awk命令详解

2、tee命令详解

 

参考：https://blog.csdn.net/u010555688/article/details/50475739