Keras中shuffle和validation_split的设置顺序有何讲究？

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模型的fit函数有两个参数，shuffle用于将数据打乱，validation_split用于在没有提供验证集的时候，按一定比例从训练集中取出一部分作为验证集

这里有个陷阱是，程序是先执行validation_split，再执行shuffle的，所以会出现这种情况：

假如你的训练集是有序的，比方说正样本在前负样本在后，又设置了validation_split，那么你的验证集中很可能将全部是负样本

同样的，这个东西不会有任何错误报出来，因为Keras不可能知道你的数据有没有经过shuffle，保险起见如果你的数据是没shuffle过的，最好手动shuffle一下

补充知识：Keras使用陷阱

1 TF卷积核与TH卷积核

Keras提供了两套后端，Theano和Tensorflow。如果你从无到有搭建自己的一套网络，则大可放心。但如果你想使用一个已有网络，或把一个用th/tf 训练的网络以另一种后端应用，在载入的时候你就应该特别小心了。

卷积核与所使用的后端不匹配，不会报任何错误，因为它们的shape是完全一致的，没有方法能够检测出这种错误。

在使用预训练模型时，一个建议是首先找一些测试样本，看看模型的表现是否与预计的一致。

如需对卷积核进行转换，可以使用utils.convert_all_kernels_in_model对模型的所有卷积核进行转换

2 向BN层中载入权重

如果你不知道从哪里淘来一个预训练好的BN层，想把它的权重载入到Keras中，要小心参数的载入顺序。