1回答
我想使用fit_generator来处理我的数据。但是，什么是一个时代呢？当我们运行fit时，一个时期是对整个数据集的运行，根据batch_size进行划分。但在这里，batch_size没有任何意义，因为fit_generator的工作方式类似于在生成器的每个元素上调用train_on_batch，并且
浏览 1提问于2017-01-17得票数 3
3回答
当我使用fit_generator，方法训练带有keras的顺序模型时，我看到了这个输出。我的问题是，我还注意到，当一个时代结束，另一个时代开始时，损失的价值与我在前一个时代结束时所看到的完全不同。
为什么会这样呢？我认为每一步的时间和步数都是任意值，例如，使用1000步的10个历元应该与10个步骤的1000个历元相同。但是，在Keras2.0中，一个时代
浏览 0提问于2018-12-13得票数 2
回答已采纳
在这里，我尝试用我自己的图像数据创建一个目录，在我的目录文件夹中包含有狗和猫作为两个文件夹(这是标签)的train和val目录文件夹，并试图将其安装在自动编码器中，我尝试了很多技巧，但是没有成功，任何人都可以帮助我解决这个问题import numpy as npfrom keras import Input, Modelfrom keras.layers import Dense, Conv2
浏览 9提问于2022-07-19得票数 0
我认为多个时期的目的是多次迭代相同的数据，但是Keras没有在每个时代结束时恢复生成器。只会继续下去。例如，培训此自动编码器：from keras.layers import (Convolution2D, MaxPooling2D, from keras.models import Sequential
rand_imgs = [np.random
浏览 2提问于2017-01-26得票数 4
回答已采纳
我正在尝试为我的神经网络使用一个自定义指标，这个指标应该只在时代结束时进行评估。我遇到的问题是，每个批次都会对指标进行评估，这并不是我想要的行为。请注意，我使用的是生成器，而fit_generator使用的是keras。使用实现keras.utils.Sequence的生成器加载validation_data
class DataGenerato
浏览 4提问于2019-02-11得票数 2
在Keras文档中，steps_per_epoch在fit_generator中的意思是：
在宣布一个时代完成并开始下一个时代之前，从生成器中产生的步骤总数(批量样本)。我在想，如果我有一个无限发电机，那么当我进入下一个时代时，我该从哪里开始呢？我能从剩下的地方捡起来吗？还是再次从第一个样本开始？
浏览 0提问于2018-12-14得票数 1
回答已采纳
我在keras中使用带有fit_generator的数据生成器(用于培训和验证数据)。我得到了意想不到的结果，所以我用仪器测试生成器输出批处理索引，并计算自上一个时代以来的步骤数。我在模型度量中添加了“acc”。
它调用另10个步骤的验证数据。再说一遍，它在干
浏览 0提问于2018-09-17得票数 1
我使用keras.utils.Sequence类.The调用fit_generator()创建了一个生成器，如下所示：
在这里，on_epoch_end方法在每个时代的开始和结束时都会被触发一次。我的问题是，on_epoch_end()方法只在一开始就被调用，而从未在每个时代结束时被调用。因此，
浏览 2提问于2020-01-08得票数 5
1回答
当您为model.fit数据使用生成器时，什么是时代？然而，有了发电机，就没有了长度，因此就没有了“时代”。当使用generator-dataset?Is时，epoch是否简单地表示任意大小的一组步骤，在某个时代结束时会发生一些特殊的事情？
浏览 2提问于2021-04-11得票数 1
1回答
我试图训练一个模型，在我看来，与其他数据集相比，它花费的时间太长了，因为完成一个时代大约需要1小时和20分钟。我认为问题在于数据集没有存储在ram上，但我不确定这一点。我的GPU是一个GTX 1060 3gb。
如果你能帮我我会很感激的。非常感谢!编辑：我已经完成了MatiasValdene格罗的建议，尽管完成一个时代所需的时间确实较短，但我意识到我的GPU10s需要完成一步。这正是我真正想要改进的。很抱歉给你造成了混乱。
浏览 1提问于2018-12-31得票数 2
我在Python中使用带有Tensorflow后端的Keras。更准确地说，tensorflow 1.2.1及其内置contrib.keras库。workers：已使用进程的最大数量
如上文所述？我真的不知道validation_steps是什么意思。与此形成对照的是，上述声明表明，必须有多个“步骤，以便在每个时代结束时产生验证生成器”，在这种情况下，这意味着在每个培训阶段之后将产生多个验证
浏览 5提问于2017-08-29得票数 59
回答已采纳
在tensorflow中，假设我有一个生成器中的数据集：在这五个训练时代中，使用的数据是一样的吗？也就是说，总是从生成器的前10000项？
浏览 0提问于2019-08-17得票数 4
回答已采纳
我正在使用Keras创建一个深度学习模型，我想知道shuffle参数在fit_generator()方法中和shuffle参数在flow_from_directory()方法中有什么区别？
浏览 0提问于2018-11-06得票数 2
我在fit_generator()中使用Keras。我的生成器连接到数据库(在我的例子中是MongoDB)，以获取每个批的数据。如果使用fit_generator()的多处理标志，就会得到以下警告：class MyCustomGenerator(tf.keras.utils.Sequence):
def __in
浏览 0提问于2019-05-08得票数 0
回答已采纳
1回答
TF2混淆了LSTM网络中的步长
、、、、
482个样本，12个传感器，128个是信号长度，1个通道。Epoch 1/10在培训中，或X/batch_size(到目前为止我还没有指定)。现在16是LSTM的序列长度(我在LSTM上有16个输入，每个序列有128个值)。
这里发生什么事情？
浏览 0提问于2020-11-03得票数 1
回答已采纳
我想使用keras model.fit_generator方法，因为我编写了自己的生成器，对于这个方法，我需要定义参数"steps_per_epoch“，我想在每个时代使用每一个训练数据一次。现在我的问题是，我在生成器中生成特性，我读取wav-文件并创建fft，在开始培训之前，我不知道我有多少批/样本。在开始使用fit_generator方法之前，我可以计算每个文件的fft值，但是每次更改数据集(
浏览 5提问于2017-08-27得票数 0
随着Keras2在TensorFlow和TensorFlow 2.0中的实现即将到来，你是否应该将Keras ImageDataGenerator与flow_from_directory或TensorFlow的tf.data一起使用，后者现在也可以与Keras的fit_genearator一起使用？这两种方法将通过服务于不同的目的而占据一席之地，还是tf.data将成为新的方式，而Keras生成器将在未来被弃用？ 谢谢，我想走一条让我在这个快速发展的领
浏览 30提问于2019-04-11得票数 9
回答已采纳
我手动构建了一个数据生成器，生成每个调用的[input, target]元组。我每一个时代都会设置我的发电机来洗牌训练样本。然后，我使用fit_generator来调用我的generator，但是对这个函数中的“洗牌”参数感到困惑：来自<
浏览 0提问于2018-02-28得票数 11
回答已采纳
在Keras中，我正在复制一篇我知道epoch和batch_size值的论文的工作。由于数据集相当大，所以我使用的是fit_generator。
浏览 0提问于2019-03-16得票数 35
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播活动推荐
腾讯云开发者
