如何制作Keras模型fit方法在主线程中执行生成器?从文档中看,设置workers=0将在主线程中执行代码。 workers。仅用于生成器或keras.utils.Sequence输入。使用基于进程的线程时可旋转的最大进程数。如果未指定,员工将默认为1。如果为0,将在主线程上执行生成器。然而,当我这样做的时候: import tensorflow as tf
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class DataGenerator(keras.utils.Sequence): y[:,] = self.img_files.loc[index_of_label][7:16].values
model = keras.applications.densenet.DenseNet121(generator)
由于数据的性质,并且出于不考虑的原因,最好使用自定义的R生成器函数来输入fit_generator命令,而不是它的内置image_data_generator和flow_images_from_directoryto fit with "fit_generator":
play.network %>% fit_generator( #FREEZES.mikes.c
我正在使用keras和tensorflow进行深度学习。我处理稍微大一点的数据集(图像),所以我不能一次加载整个数据集,相反,我加载了8000张图像的批次,并使用model.fit()进行训练(下面的代码片段)。batches with 8000 images each history_train = model.fit