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. Рациональные числа в Python
  2. Создание функций с произвольным количеством аргументов
  3. Метод pos в Python
  4. Область видимости переменных
  5. Форматирование строк в Python
  6. Декоратор проверки активности
  7. Установка Git и AWS CLI
  8. Создание списков в Python
  9. Поиск простых чисел
  10. Работа с комплексными числами в Python
  11. Управление асинхронными задачами с помощью Semaphore
  12. Атрибуты массивов в Numpy
  13. Удаление дубликатов с помощью множеств
  14. Отправка поздравлений по дню рождения
  15. Объединение словарей в Python
  16. Наследование в программировании
  17. Сортировка элементов в Python
  18. Обработка аргументов Python
  19. Конкатенация списков в Python
  20. Оператор обр. импликации
  21. Метод getitem для доступа к элементам последовательности
  22. Анонимные функции в Python
  23. Вызов внешних программ в Python с помощью sh
  24. Нахождение максимального значения и его индекса в списке
  25. Применение команды break
  26. Исключение NotImplementedError
  27. Повторение элементов в Python
  28. Обратный список чисел
  29. Капитализация строк
  30. Область видимости переменных
  31. Изменение элемента списка
  32. Генерация ключей RSA
  33. Модуль sys: основы
  34. Основы работы с базами данных в Python
  35. Python-dateutil — работа с датами
  36. Работа с Requests для HTTP-запросов
  37. Итерация по копии коллекции
  38. Перевод двоичного кода в целое число
  39. Порядок и длина множеств в Python
  40. Сложение матриц в NumPy
  41. Работа с контекст-менеджером «with»
  42. Оператор объединения словарей

Marketello читают маркетологи из крутых компаний