接下来,给出我自己目前积累的代码,从目录中自动读取图像,并产生generator:
只使用batch_size=32,也就是说每次将batch_size=32的数据通过PCI总线传到GPU,然后进行预测。在一些问题中,batch_size=32明显是非常小的。而通过PCI传数据是非常耗时的。
关于Keras中,当数据比较大时,不能全部载入内存,在训练的时候就需要利用train_on_batch或fit_generator进行训练了。
运行机器学习算法时,很多人一开始都会有意无意将数据集默认直接装进显卡显存中,如果处理大型数据集(例如图片尺寸很大)或是网络很深且隐藏层很宽,也可能造成显存不足。
在Keras网络训练过程中,fit-generator为我们提供了很多便利。调用fit-generator时,每个epoch训练结束后会使用验证数据检测模型性能,Keras使用model.evaluate_generator提供该功能。然而我遇到了需要提取验证集y_pred的需求,在网上没有找到现有的功能实现方法,于是自己对源码进行了微调,实现了可配置提取验证集模型预测结果的功能,记录如下。 原理简介 通过查看源代码,发现Keras调用了model.evaluate_generator验证数据,该函
fit_generator 是 keras 提供的用来进行批次训练的函数,使用方法如下:
前段时间在训练模型的时候,发现当训练集的数量过大,并且输入的图片维度过大时,很容易就超内存了,举个简单例子,如果我们有20000个样本,输入图片的维度是224x224x3,用float32存储,那么如果我们一次性将全部数据载入内存的话,总共就需要20000x224x224x3x32bit/8=11.2GB 这么大的内存,所以如果一次性要加载全部数据集的话是需要很大内存的。
首先Keras中的fit()函数传入的x_train和y_train是被完整的加载进内存的,当然用起来很方便,但是如果我们数据量很大,那么是不可能将所有数据载入内存的,必将导致内存泄漏,这时候我们可以用fit_generator函数来进行训练。
补充知识:keras输入数据的方法:model.fit和model.fit_generator
使用Keras作前端写网络时,由于训练图像尺寸较大,需要做类似 tf.random_crop 图像裁剪操作。
在使用Keras的时候,因为需要考虑到效率问题,需要修改fit_generator来适应多输出
戳我进入本文长期更新地址 训练的神经网络不工作?一文带你跨过这37个坑 深度学习这些坑你都遇到过吗? 用Keras(后端是TensorFlow)跑一个epoch时报错:IOError: image file is truncated 解决办法: 在*.py文件最上方加入: from PIL import Image from PIL import ImageFile ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True 用Sequential.fit_generator(
自动生成数据还可以继承keras.utils.Sequence,然后写自己的生成数据类:
使用keras进行训练,默认使用单显卡,即使设置了os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’]为两张显卡,也只是占满了显存,再设置tf.GPUOptions(allow_growth=True)之后可以清楚看到,只占用了第一张显卡,第二张显卡完全没用。
使用Keras如果要使用大规模数据集对网络进行训练,就没办法先加载进内存再从内存直接传到显存了,除了使用Sequence类以外,还可以使用迭代器去生成数据,但迭代器无法在fit_generation里开启多进程,会影响数据的读取和预处理效率,在本文中就不在叙述了,有需要的可以另外去百度。
去年 10 月,谷歌才发布了 TensorFlow 2.0 正式版。时隔三个月后,昨日官方发布了 TensorFlow 2.1,本次版本更新带了了多项新特性、功能改进和 bug 修复。
本文摘自http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ Keras使用陷阱 这里归纳了Keras使用过程中的一些常见陷阱和解决方法,如果你的模型怎么调都搞不对,或许你有必要看看是不是掉进了哪个猎人的陷阱,成为了一只嗷嗷待宰(?)的猎物 Keras陷阱不多,我们保持更新,希望能做一个陷阱大全 内有恶犬,小心哟 TF卷积核与TH卷积核 Keras提供了两套后端,Theano和Tensorflow,这是一件幸福的事,就像手中拿着馒头,想蘸红糖蘸红糖,想蘸白糖蘸白糖 如果你从无到
Keras非常便捷的提供了图片预处理的类--ImageDataGenerator 可以用这个图片生成器生成一个batch周期内的数据,它支持实时的数据扩展,训练的时候会无限生成数据,一直到达设定的epoch次数才停止。
模型经过训练测试之后,我们往往用一两张图对模型预测结果进行分析讨论,那么下面介绍在keras中用已训练的模型经过测试的方法。
《统计学习方法》中指出,机器学习的三个要素是模型,策略和优算法,这当然也适用于深度学习,而我个人觉得keras训练也是基于这三个要素的,先建立深度模型,然后选用策略(目标函数),采用优化器,编译和训练模型。
中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档:https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0。
补充知识:keras服务器用fit_generator跑的代码,loss,acc曲线图的保存
该文章介绍了在深度学习模型中,不同的层对输入进行计算,从而影响模型的性能。文章详细讨论了卷积层、池化层、全连接层和LSTM层的特点和作用,以及如何使用这些层来构建高性能的模型。此外,文章还探讨了如何通过冻结层和重新训练层来提高模型的性能。
本文将以Cifar2数据集为范例,介绍Keras对图片数据进行预处理并喂入神经网络模型的方法。
在win7 64位,Anaconda安装的Python3.6.1下安装的TensorFlow与Keras,Keras的backend为TensorFlow。在运行Mask R-CNN时,在进行调试时想知道PyCharm (Python IDE)底部窗口输出的Loss格式是在哪里定义的,如下图红框中所示:
# 导入库 from keras.callbacks import TensorBoard # 创建tensorboard对象, 结果保存在logs目录下 tensorboard = TensorBoard(log_dir='logs/{}'.format(NAME),histogram_freq=1,write_grads=True) # 在模型生成器函数作为回调参数 model.fit_generator( generator=train_generator, epoc
今天使用图神经网络和一个很新的库StellarGraph,然后基于TensorFlow搭建了一个分类模型
该文摘要总结:利用卷积神经网络来对图像进行特征提取和分类,使用预训练的VGG16网络作为基础网络,通过修改网络结构以适应自己的数据集,并使用合成数据集进行训练。在训练过程中,使用了数据增强技术,包括旋转、翻转和水平翻转等,以提高模型的性能。最终,该模型在测试集上获得了85.43%的准确率,表现良好。
参数 num_words=10000 的意思是仅保留训练数据中前 10 000 个最常出现的单词。
You can wrap the loss function as a inner function and pass your input tensor to it (as commonly done when passing additional arguments to the loss function).
以前做的练手小项目导致新手产生一个惯性思维——读取训练集图片的时候把所有图读到内存中,然后分批训练。
因为我只想要最佳的模型,所以没有尝试保存所有有提升的模型,结果是什么样自己试。。。
1. loss是整体网络进行优化的目标, 是需要参与到优化运算,更新权值W的过程的
Aliases: tf.compat.v1.keras.Sequential, tf.compat.v1.keras.models.Sequential, tf.compat.v2.keras.Sequential, tf.compat.v2.keras.models.Sequential, tf.keras.models.Sequential
keras中的fit_generator和fit函数均返回History对象,那么History怎么用呢?事实上History对象已经记录了运行输出。在了解之前,我们甚至自己定义回调函数记录损失和准确率等。
在EZDL到底怎样,试试看…中,我们谈到百度的在线AI设计工具EasyDL不需要调整任何参数,对于用户而言就是一个吃数据的黑盒子。也许系统会选择最优的参数和算法来训练出一个好的模型,如果此时准确率仍然达不到我们的需求,我们是否就完全束手无策了呢?
https://github.com/Terrance-Whitehurst/Keras-Art-Images-Classification/blob/master/Keras%20Artwork%20Classification.ipynb
将save_best_only 设置为True使其只保存最好的模型,值得一提的是其记录的acc是来自于一个monitor_op,其默认为”val_loss”,其实现是取self.best为 -np.Inf. 所以,第一次的训练结果总是被保存.
当我们对训练集应用各种预处理操作时(特征标准化、主成分分析等等), 我们都需要对测试集重复利用这些参数。 pipeline 实现了对全部步骤的流式化封装和管理,可以很方便地使参数集在新数据集上被重复使用。 pipeline 可以用于下面几处: 模块化 Feature Transform,只需写很少的代码就能将新的 Feature 更新到训练集中。 自动化 Grid Search,只要预先设定好使用的 Model 和参数的候选,就能自动搜索并记录最佳的 Model。 自动化 Ensemble Generat
整理自keras:https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/callbacks/
来源:DeepHub IMBA本文约1800字,建议阅读8分钟高斯噪声是深度学习中用于为输入数据或权重添加随机性的一种技术。 在数学上,高斯噪声是一种通过向输入数据添加均值为零和标准差(σ)的正态分布随机值而产生的噪声。正态分布,也称为高斯分布,是一种连续概率分布,由其概率密度函数 (PDF) 定义: pdf(x) = (1 / (σ * sqrt(2 * π))) * e^(- (x — μ)² / (2 * σ²)) 其中 x 是随机变量,μ 是均值,σ 是标准差。 通过生成具有正态分布的随机
卷积神经网络(CNN)非常适合计算机视觉任务。使用对大型图像集(如ImageNet,COCO等)进行训练的预训练模型,可以快速使这些体系结构专业化,以适合独特数据集。此过程称为迁移学习。但是有一个陷阱!用于图像分类和对象检测任务的预训练模型通常在固定的输入图像尺寸上训练。这些通常从224x224x3到某个范围变化,512x512x3并且大多数具有1的长宽比,即图像的宽度和高度相等。如果它们不相等,则将图像调整为相等的高度和宽度。
Model groups layers into an object with training and inference features.
本文主要是总结之前零零散散抽出时间做的百度西交大狗狗图片分类竞赛题目 竞赛.目前本人已经彻底排到了50名后面,,,也没有想到什么办法去调优,并且平时也忙没时间再继续做.权且记录下来一些过程和心得。
经济学课程里谈到价格需求弹性,描述需求数量随商品价格的变动而变化的弹性。价格一般不直接影响需求,而是被用户决策相关的中间变量所中介作用。假设 Q 为某个商品的需求的数量,P 为该商品的价格,则计算需求的价格弹性为,
本节介绍循环神经网络及其优化 循环神经网络(RNN,recurrent neural network)处理序列的方式是,遍历所有序列元素,并保存一个状态(state),其中包含与已查看内容相关的信息。在处理两个不同的独立序列(比如两条不同的 IMDB 评论)之间,RNN 状态会被重置,因此,你仍可以将一个序列看作单个数据点,即网络的单个输入。真正改变的是,数据点不再是在单个步骤中进行处理,相反,网络内部会对序列元素进行遍历,RNN 的特征在于其时间步函数
针对这些问题,决定分享一些软、硬件项目的设计思路和实施方法,希望可以帮助大家,也祝愿各位学子,顺利毕业!
本文摘自 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/about_layer/,链接异常请阅读原文查看 常用层对应于core模块,core内部定义了一系列常用的网络层,包括全连接、激活层等 泛型模型接口 为什么叫“泛型模型”,请查看一些基本概念 Keras的泛型模型为Model,即广义的拥有输入和输出的模型,我们使用Model来初始化一个泛型模型 from keras.models import Modelfrom keras.layers imp
在使用keras搭建神经网络时,有时需要查看一下预测值和真是值的具体数值,然后可以进行一些其他的操作。这几天查阅了很多资料。好像没办法直接access到训练时的数据。所以我们可以通过回调函数,传入新的数据,然后查看预测值和真是值。
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