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.
Другие уроки курса "Python"
- Многострочные строки в Python
- Получение текущей даты и времени
- Генерация случайных чисел Python
- Python Поверхностное Копирование
- Хранение данных с помощью dataclasses
- Метод count() для списков
- Измерение времени выполнения кода
- Оператор @ для умножения матриц
- Установка и использование Logzero
- Курс Data Scientist в медицине
- Применение функции к элементам списка
- Поиск уникальных и повторяющихся элементов
- Безопасный доступ к значениям словаря
- Проверка запуска скрипта или импорта модуля
- Протокол управления контекстом
- Комплексные числа в Python
- Транспонирование 2D-массива с помощью zip
- Работа с географическими данными.
- Создание списка дат
- Преобразование данных в Python
- Основы слова
- Фильтрация списка чисел
- Переменная с нижним подчеркиванием
- Реверс строки и списка в Python.
- Создание итератора
- Оптимизация методов в Python 3.7
- Использование *args
- Оператор «is not» в Python
- Запрос DELETE с библиотекой requests
- Работа со строками в Python
- Аннотации типов в Python
- Импорт модулей в Python 3.12
- Генерация случайных чисел в Python
- Отступы в Python
- Оптимизация сравнения в Python
- Список переменных с %who
- Метод invert для побитового отрицания
- Работа с изображениями Pillow
- Объединение словарей в Python
- Оператор «not» в Python
- Установка библиотек в Python
- Метод ifloordiv для пользовательских классов
- HTTP-запросы с библиотекой Requests
- Преобразование чисел в Python
- Генераторы списков в Python
- Извлечение новостей с помощью newspaper3k
- Использование модуля math















