分类：fit_generator

2021
07-04

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

一、train_on_batchmodel.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、fitmodel.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... 继续阅读 >

2020
10-08

Keras 在fit_generator训练方式中加入图像random_crop操作

使用Keras作前端写网络时，由于训练图像尺寸较大，需要做类似tf.random_crop图像裁剪操作。为此研究了一番Keras下已封装的API。DataAugmentation（数据扩充）DataAumentation指使用下面或其他方法增加输入数据量。我们默认图像数据。旋转&反射变换(Rotation/reflection):随机旋转图像一定角度;改变图像内容的朝向;翻转变换(flip):沿着水平或者垂直方向翻转图像;缩放变换(zoom):按照一定的比例放大或者缩小图像;平移变换(s... 继续阅读 >

2020
10-08

keras和tensorflow使用fit_generator 批次训练操作

fit_generator是keras提供的用来进行批次训练的函数，使用方法如下：model.fit_generator(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)参数说明：generator:一个生成器，或者一个Sequence(keras.utils.Sequence)对象的实... 继续阅读 >

2020
10-08

keras 两种训练模型方式详解fit和fit_generator(节省内存)

第一种，fitimportkerasfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDenseimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoderfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#读取数据x_train=np.load("D:\\machineTest\\testmulPE_win7\\data_sprase.npy")[()]y_train=np.load("D:\\machineTest\\testmulPE_win7\\lable_sprase.np... 继续阅读 >

2020
10-08

浅谈keras2 predict和fit_generator的坑

1、使用predict时，必须设置batch_size,否则效率奇低。查看keras文档中，predict函数原型：predict(self,x,batch_size=32,verbose=0)说明：只使用batch_size=32，也就是说每次将batch_size=32的数据通过PCI总线传到GPU，然后进行预测。在一些问题中，batch_size=32明显是非常小的。而通过PCI传数据是非常耗时的。所以，使用的时候会发现预测数据时效率奇低，其原因就是batch_size太小了。经验：使用predict时，必须人为设置好ba... 继续阅读 >

2020
10-08

Keras之fit_generator与train_on_batch用法

关于Keras中，当数据比较大时，不能全部载入内存，在训练的时候就需要利用train_on_batch或fit_generator进行训练了。两者均是利用生成器，每次载入一个batch-size的数据进行训练。那么fit_generator与train_on_batch该用哪一个呢？train_on_batch(self,x,y,class_weight=None,sample_weight=None)fit_generator(self,generator,samples_per_epoch,nb_epoch,verbose=1,callbacks=[],validation_data=None,nb_val_sample... 继续阅读 >