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深度學(xué)習(xí)中模型訓(xùn)練怎么利用python生成器讀取圖片?

猿友 2021-07-23 09:36:35 瀏覽數(shù) (2893)
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在學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的時(shí)候我們訓(xùn)練模型可能會(huì)需要讀取圖片數(shù)據(jù)。在圖片數(shù)據(jù)量小的時(shí)候我們可以直接全部讀入內(nèi)存,但是很多情況下訓(xùn)練模型用的數(shù)據(jù)集里面的圖片動(dòng)輒幾萬(wàn)張,甚至有的為了更好的訓(xùn)練效果,使用了幾十萬(wàn)張的圖片。在這種情況下常規(guī)的python圖片數(shù)據(jù)讀取是不現(xiàn)實(shí)的,這時(shí)候我們就可以使用python生成器來(lái)實(shí)現(xiàn)重復(fù)循環(huán)讀取,接下來(lái)我們就來(lái)看看具體要怎么操作吧!

在深度學(xué)習(xí)中訓(xùn)練模型的過(guò)程中讀取圖片數(shù)據(jù),如果將圖片數(shù)據(jù)全部讀入內(nèi)存是不現(xiàn)實(shí)的,所以有必要使用生成器來(lái)讀取數(shù)據(jù)。

通過(guò)列表生成式,我們可以直接創(chuàng)建一個(gè)列表。但是,受到內(nèi)存限制,列表容量肯定是有限的。而且,創(chuàng)建一個(gè)包含100萬(wàn)個(gè)元素的列表,不僅占用很大的存儲(chǔ)空間,如果我們僅僅需要訪問(wèn)前面幾個(gè)元素,那后面絕大多數(shù)元素占用的空間都白白浪費(fèi)了。

所以,如果列表元素可以按照某種算法推算出來(lái),那我們是否可以在循環(huán)的過(guò)程中不斷推算出后續(xù)的元素呢?這樣就不必創(chuàng)建完整的list,從而節(jié)省大量的空間。在Python中,這種一邊循環(huán)一邊計(jì)算的機(jī)制,稱(chēng)為生成器:generator。

創(chuàng)建generator有多種方法,第一種方法很簡(jiǎn)單

只要把一個(gè)列表生成式的[]改成(),就創(chuàng)建了一個(gè)generator:

>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

list中的元素可以直接打印出來(lái) ,generator要一個(gè)一個(gè)打印出來(lái),

可以通過(guò)next()函數(shù)獲得generator的下一個(gè)返回值:

>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9
>>> next(g)
16

generator保存的是算法,每次調(diào)用next(g),就計(jì)算出g的下一個(gè)元素的值,直到計(jì)算到最后一個(gè)元素,沒(méi)有更多的元素時(shí),拋出StopIteration的錯(cuò)誤。

上面這種不斷調(diào)用next(g)實(shí)在是太變態(tài)了

正確的方法是使用for循環(huán),因?yàn)間enerator也是可迭代對(duì)象:

>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
...     print(n)

著名的斐波拉契數(shù)列(Fibonacci),除第一個(gè)和第二個(gè)數(shù)外,任意一個(gè)數(shù)都可由前兩個(gè)數(shù)相加得到:

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

斐波拉契數(shù)列用列表生成式寫(xiě)不出來(lái)

但是,用函數(shù)把它打印出來(lái)卻很容易:

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print(b)
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'

仔細(xì)觀察,可以看出,fib函數(shù)實(shí)際上是定義了斐波拉契數(shù)列的推算規(guī)則,可以從第一個(gè)元素開(kāi)始,推算出后續(xù)任意的元素,這種邏輯其實(shí)非常類(lèi)似generator。

也就是說(shuō),上面的函數(shù)和generator僅一步之遙。要把fib函數(shù)變成generator,只需要把print(b)改為yield b就可以了:

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'

這就是定義generator的另一種方法。如果一個(gè)函數(shù)定義中包含yield關(guān)鍵字,那么這個(gè)函數(shù)就不再是一個(gè)普通函數(shù),而是一個(gè)generator:

>>> f = fib(6)
>>> f
<generator object fib at 0x104feaaa0>

這里,最難理解的就是generator和函數(shù)的執(zhí)行流程不一樣。函數(shù)是順序執(zhí)行,遇到return語(yǔ)句或者最后一行函數(shù)語(yǔ)句就返回。而變成generator的函數(shù),在每次調(diào)用next()的時(shí)候執(zhí)行,遇到y(tǒng)ield語(yǔ)句返回,再次執(zhí)行時(shí)從上次返回的yield語(yǔ)句處繼續(xù)執(zhí)行。

在循環(huán)過(guò)程中不斷調(diào)用yield,就會(huì)不斷中斷。當(dāng)然要給循環(huán)設(shè)置一個(gè)條件來(lái)退出循環(huán),不然就會(huì)產(chǎn)生一個(gè)無(wú)限數(shù)列出來(lái)。

同樣的,把函數(shù)改成generator后,我們基本上從來(lái)不會(huì)用next()來(lái)獲取下一個(gè)返回值,而是直接使用for循環(huán)來(lái)迭代:

>>> for n in fib(6):
...     print(n)
...

最后在讀取圖片的實(shí)際應(yīng)用中的代碼如下:

def train_data(train_file,batch_size,resize_shape):
    datas, labels = read_data(train_file)
    num_batch = len(datas)//batch_size
    for i in range(num_batch):
        imgs = []
        train_datas = datas[batch_size*i:batch_size*(i+1)]
        train_lables = labels[batch_size*i:batch_size*(i+1)]
        for img_path in train_datas:
            img = cv2.imread(img_path)
            img = cv2.resize(img,resize_shape)
            img = img/255 #歸一化處理
            imgs.append(img)
        yield np.array(imgs),np.array(train_lables)

補(bǔ)充:深度學(xué)習(xí)算法--fit_generator()函數(shù)使用

如果我們數(shù)據(jù)量很大,那么是不可能將所有數(shù)據(jù)載入內(nèi)存的,必將導(dǎo)致內(nèi)存泄漏,

這時(shí)候我們可以用fit_generator函數(shù)來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練

from keras.datasets import imdb
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.models import Sequential
from keras import layers
import numpy as np
import random
from sklearn.metrics import f1_score, accuracy_score

max_features = 100
maxlen = 50
batch_size = 320
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=max_features)
x_train = pad_sequences(x_train, maxlen=maxlen)
x_test = pad_sequences(x_test, maxlen=maxlen)

def generator():
    while 1:
        row = np.random.randint(0, len(x_train), size=batch_size)
        x = np.zeros((batch_size, x_train.shape[-1]))
        y = np.zeros((batch_size,))
        x = x_train[row]
        y = y_train[row]
        yield x, y

# generator()
model = Sequential()
model.add(layers.Embedding(max_features, 32, input_length=maxlen))
model.add(layers.GRU(64, return_sequences=True))
model.add(layers.GRU(32))
# model.add(layers.Flatten())
# model.add(layers.Dense(32,activation='relu'))

model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])
print(model.summary())

# history = model.fit(x_train, y_train, epochs=1,batch_size=32, validation_split=0.2)
# Keras中的fit()函數(shù)傳入的x_train和y_train是被完整的加載進(jìn)內(nèi)存的,當(dāng)然用起來(lái)很方便,但是如果我們數(shù)據(jù)量很大,
# 那么是不可能將所有數(shù)據(jù)載入內(nèi)存的,必將導(dǎo)致內(nèi)存泄漏,這時(shí)候我們可以用fit_generator函數(shù)來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練。
# fit_generator函數(shù)必須傳入一個(gè)生成器,我們的訓(xùn)練數(shù)據(jù)也是通過(guò)生成器產(chǎn)生的
history = model.fit_generator(generator(), epochs=1, steps_per_epoch=len(x_train) // (batch_size))

print(model.evaluate(x_test, y_test))
y = model.predict_classes(x_test)
print(accuracy_score(y_test, y))

以上就是如何用python生成器來(lái)進(jìn)行圖片讀取的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持W3Cschool。


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