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"
- Расчет времени выполнения кода
- Виртуальные среды в Python
- Удаление ключей из словаря
- Поиск шаблона в строке
- Управление асинхронными задачами с помощью Semaphore
- Скрытие вывода данных
- Тестирование функции сложения
- Мониторинг памяти с Pympler
- Бинарный поиск
- Быстрый поиск кода
- Регистрация на хакатоне
- Документирование функций в Python
- Извлечение статей с newspaper3k
- Управление контекстом выполнения кода
- Область видимости переменных
- Работа с модулем os в Python
- Работа с CSV файлами в Python
- Регулярные выражения: метод match
- Создание треугольника Паскаля
- Генерация QR-кодов с библиотекой qrcode
- Изменение элемента списка
- Возврат нескольких значений
- Управление ресурсами с контекстными менеджерами
- Оператор «and» в Python
- Многострочные комментарии в Python
- Преобразование range в итератор
- Пропуск строк в файле с itertools
- Отправка поздравлений по дню рождения
- Пропуск начальных строк с помощью dropwhile()
- Улучшенные подсказки для импорта в Python 3.12
- Асинхронное программирование с asyncio
- Профилирование с cProfile
- Форматирование строк в Python
- Подсчет элементов с помощью Counter
- Сортировка элементов в Python
- Работа с рекламными данными в Pandas
- Основные операции с Numpy
- Декораторы в Python
- Применение функции map() с лямбда-функциями
- Модуль pprint
- Преобразование PowerPoint в PDF.
- Особенности ключей словаря в Python
- Beautiful Soup — извлечение данных из HTML
- Курс Data Scientist в медицине
- Python: отсутствие точек с запятыми
- Функция zip() в Python
- Поиск наиболее частого элемента















