Курс Python → Генератор данных в Keras

Генератор данных из библиотеки Keras представляет собой специальный класс, который на лету создает данные для обучения нейронной сети. Это особенно полезно, когда у вас большой объем данных, который не помещается в оперативной памяти. Вместо того чтобы загружать все данные сразу, генератор создает пакеты данных по мере необходимости.

Для создания генератора данных в Keras необходимо определить функцию-генератор, которая будет возвращать пакеты данных. Эта функция должна содержать цикл, который будет генерировать пакеты данных и возвращать их. Важно учесть, что каждый пакет данных должен иметь одинаковый размер, чтобы модель могла правильно обучаться.


def data_generator(data, labels, batch_size):
    while True:
        batch_indices = np.random.choice(len(data), batch_size)
        batch_data = data[batch_indices]
        batch_labels = labels[batch_indices]
        yield batch_data, batch_labels

После того, как функция-генератор определена, ее можно передать в метод fit() модели Keras в качестве параметра generator. Таким образом, при обучении модели данные будут поступать из генератора, а не из памяти. Это позволяет эффективно использовать память и обрабатывать большие объемы данных.

Использование генераторов данных в Keras делает процесс обучения нейронной сети более гибким и эффективным. Вы можете легко настраивать размер пакетов данных, изменять порядок данных или добавлять аугментацию. Это помогает улучшить качество модели и ускорить процесс обучения.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Форматирование данных с помощью pprint
  2. Аргумент по умолчанию
  3. Проверка окончания строки с помощью str.endswith()
  4. Подсчет элементов в Python
  5. Управление асинхронными задачами на Python.
  6. Работа с очередями в Python
  7. Работа с геоданными с помощью geopy
  8. Разность множеств
  9. Lambda Functions in Python
  10. EMOT преобразование эмодзи в текст
  11. Преобразование текста в речь с Python
  12. Цикл while в Python
  13. Python reversed() функция
  14. Работа с областями видимости переменных
  15. Динамическая типизация в Python
  16. Преобразование строки в число
  17. Срезы в Python
  18. Хешируемые ключи в Python
  19. Упрощение условных выражений с тернарным оператором
  20. Python: динамическая типизация и проверка типов
  21. Показ всплывающих окон Tkinter
  22. Динамическая типизация в Python
  23. Работа с кортежами в Python
  24. Работа со словарями
  25. Проверка типа объекта в Python
  26. Метод __iand__ для пользовательских классов
  27. Закрытие файла в Python
  28. Проверка элементов списка условием
  29. Применение функции map() с лямбда-функциями
  30. Отрицательные индексы списков
  31. Анонимные функции в Python
  32. Оптимизация гиперпараметров в Python
  33. Создание и операции с дробями
  34. Объединение словарей в Python
  35. Операции с числами в Python
  36. Анонимные функции в Python
  37. Хранение данных с помощью dataclasses
  38. Срез списка в Python
  39. Работа с очередями в Python
  40. Итераторы в Python
  41. Сортировка в Python
  42. Декоратор total_ordering для класса Point
  43. Метод append() для списка
  44. Обмен значений переменных в Python
  45. Основы работы со списками
  46. Преобразование данных в Python
  47. Функция product() из itertools

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию