首页 > python教程

基于keras中训练数据的几种方式对比(fit和fit_generator)

时间:2021-07-18 python教程 查看: 1083

一、train_on_batch

model.train_on_batch(batchX, batchY)

train_on_batch函数接受单批数据,执行反向传播,然后更新模型参数,该批数据的大小可以是任意的,即,它不需要提供明确的批量大小,属于精细化控制训练模型,大部分情况下我们不需要这么精细,99%情况下使用fit_generator训练方式即可,下面会介绍。

二、fit

model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10)

fit的方式是一次把训练数据全部加载到内存中,然后每次批处理batch_size个数据来更新模型参数,epochs就不用多介绍了。这种训练方式只适合训练数据量比较小的情况下使用。

三、fit_generator

利用Python的生成器,逐个生成数据的batch并进行训练,不占用大量内存,同时生成器与模型将并行执行以提高效率。例如,该函数允许我们在CPU上进行实时的数据提升,同时在GPU上进行模型训练

接口如下:

fit_generator(self, generator, steps_per_epoch, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_data=None, validation_steps=None, class_weight=None, max_q_size=10, workers=1, pickle_safe=False, initial_epoch=0)

generator:生成器函数

steps_per_epoch:整数,当生成器返回steps_per_epoch次数据时,计一个epoch结束,执行下一个epoch。也就是一个epoch下执行多少次batch_size。

epochs:整数,控制数据迭代的轮数,到了就结束训练。

callbacks=None, list,list中的元素为keras.callbacks.Callback对象,在训练过程中会调用list中的回调函数

举例:

def generate_arrays_from_file(path):
            while True:
                with open(path) as f:
                    for line in f:
                        # create numpy arrays of input data
                        # and labels, from each line in the file
                        x1, x2, y = process_line(line)
                        yield ({'input_1': x1, 'input_2': x2}, {'output': y})

model.fit_generator(generate_arrays_from_file('./my_folder'),
                            steps_per_epoch=10000, epochs=10)

补充:keras.fit_generator()属性及取值

如下所示:

fit_generator(self, generator, 
                    steps_per_epoch=None, 
                    epochs=1, 
                    verbose=1, 
                    callbacks=None, 
                    validation_data=None, 
                    validation_steps=None,  
                    class_weight=None,
                    max_queue_size=10,   
                    workers=1, 
                    use_multiprocessing=False, 
                    shuffle=True, 
                    initial_epoch=0)

通过Python generator产生一批批的数据用于训练模型。generator可以和模型并行运行,例如,可以使用CPU生成批数据同时在GPU上训练模型。

参数:

generator:一个generator或Sequence实例,为了避免在使用multiprocessing时直接复制数据。

steps_per_epoch:从generator产生的步骤的总数(样本批次总数)。通常情况下,应该等于数据集的样本数量除以批量的大小。

epochs:整数,在数据集上迭代的总数。

works:在使用基于进程的线程时,最多需要启动的进程数量。

use_multiprocessing:布尔值。当为True时,使用基于基于过程的线程。

例如:

datagen = ImageDataGenator(...)
model.fit_generator(datagen.flow(x_train, y_train,
                                 batch_size=batch_size),
                    epochs=epochs,
                    validation_data=(x_test, y_test),
                    workers=4)

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持python博客。

展开全文
上一篇:使用torchtext导入NLP数据集的操作
下一篇:如何用Python一次性下载抖音上音乐
输入字:
相关知识
Python 实现图片色彩转换案例

我们在看动漫、影视作品中,当人物在回忆过程中,体现出来的画面一般都是黑白或者褐色的。本文将提供将图片色彩转为黑白或者褐色风格的案例详解,感兴趣的小伙伴可以了解一下。

python初学定义函数

这篇文章主要为大家介绍了python的定义函数,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下,希望能够给你带来帮助,希望能够给你带来帮助

图文详解Python如何导入自己编写的py文件

有时候自己写了一个py文件,想要把它导入到另一个py文件里面,所以下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python如何导入自己编写的py文件的相关资料,需要的朋友可以参考下

python二分法查找实例代码

二分算法是一种效率比较高的查找算法,其输入的是一个有序的元素列表,如果查找元素包含在列表中,二分查找返回其位置,否则返回NONE,下面这篇文章主要给大家介绍了关于python二分法查找的相关资料,需要的朋友可以参考下