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有什么方法可以在keras中优化大输入的内存使用量?
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Stack Overflow用户
提问于 2017-01-22 21:23:23
回答 1查看 1.9K关注 0票数 4

我试图用二维CNN对中文文章进行文本分类,并对Convolution2D有一定的麻烦。我知道Convolution2D处理图像的基本流程,但是我坚持使用我的数据集和keras。这是我的问题之一:

数据集

  1. 9800篇中文文章。 否定的文章和非否定的文章请注意,它可能是积极的或中立的,只是一个二元分类问题。我对Convolution1D神经网络进行了测试,但结果并不好。
  2. 使用令牌程序和word2vec将形状转换为(9800, 6810, 200)。 最长的文章有6810字,最短的文章有不到50字,需要填充所有文章到6810,200是word2vec大小(似乎有人称它为embedding_size?)格式如下: [word2vec size=200,word2vec size=200] 2 [word2vec size=200,word2vec size=200] .[word2vec size=200,word2vec size=200]

就是那篇文章。字长6810太大了?为了避免使用MemoryError,我不得不将9800个示例减少到6500,因为6500已经吃掉了我所有的32 my内存。除了将所有的文章修剪到更短的长度之外,还有其他优化内存使用的方法吗?

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回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2017-01-22 21:30:28

Keras常见问题已经部分地回答了这个问题。您可以使用model.fit_generator()以块的形式加载数据。生成器在一个单独的线程中运行,并生成您的小型批处理,可能是从您的存档逐个加载它们,避免将所有内容一次性加载到RAM中。

使用它的代码大致如下所示:

代码语言:javascript
代码运行次数:0
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def train_generator():
    while True:
        chunk = read_next_chunk_of_data()
        x,y = extract_training_data_from_chunk(chunk)
        yield (x,y)

 model.fit_generator(generator=train_generator())
票数 5
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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/41799692

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