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"
- Значения по умолчанию в Python
- Функция sleep() в Python
- Измерение времени выполнения кода
- Методы split() и join() — Python строк.
- Основы слова
- Модуль inspect: получение информации о объектах
- Блок try…finally в Python
- Измерение потребления памяти при сортировке
- Профилирование с cProfile
- Работа с файлами в Python
- Сравнение def и lambda функций в Python
- Оператор == в Python
- Работа с контекстным менеджером Pool
- Таймер обратного отсчета
- Работа с файлами в Python
- Игра «Угадывание чисел»
- Потоковый ввод в Python
- Использование функции enumerate()
- Оператор «моржа» (Walrus Operator)
- Dict Comprehension в Python
- Работа с часовыми поясами в Python.
- Официальный канал Python в Telegram
- Абстракции словарей и множеств в Python
- Перебор элементов списка в Python
- Функции map, filter и reduce
- Декоратор проверки активности
- Удаление элементов из списка в Python
- Поиск повторов в списке
- Установка и использование модуля Wikipedia
- Работа с getopt
- Проблема сравнения словарей
- Bootle — простой веб-фреймворк
- Enum в Python
- Оператор деления для класса Rational
- Работа с Enum в Python3.
- Декораторы с @wraps
- Функция map() в Python
- Область видимости переменных
- Генераторы в Python
- Передача неизвестных аргументов в Python.
- Тестирование времени с Freezegun
- Работа с изменяемыми списками
- Оценка выражений генератора в Python
- Сравнение def и lambda-функций
- Блок else в обработке исключений
