fit_generator 是 keras 提供的用来进行批次训练的函数,使用方法如下:
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。
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。
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。
在实际项目中,训练数据会很大,以前简单地使用model.fit将整个训练数据读入内存将不再适用,所以需要改用model.fit_generator分批次读取。
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
我们都知道Promise 能很好地解决回调地狱的问题,但是这种方式充满了 Promise 的 then() 方法,如果处理流程比较复杂的话,那么整段代码将充斥着 then,语义化不明显,代码不能很好地表示执行流程,使用 promise.then 也是相当复杂,虽然整个请求流程已经线性化了,但是代码里面包含了大量的 then 函数,使得代码依然不是太容易阅读。基于这个原因,ES7 引入了 async/await,这是 JavaScript 异步编程的一个重大改进,提供了在不阻塞主线程的情况下使用同步代码实现异步访问资源的能力,并且使得代码逻辑更加清晰。
一直以来都知道 JavaScript是一门单线程语言,在笔试过程中不断的遇到一些输出结果的问题,考量的是对异步编程掌握情况。一般被问到异步的时候脑子里第一反应就是 Ajax, setTimseout...这些东西。在平时做项目过程中,基本大多数操作都是异步的。 JavaScript异步都是通过回调形式完成的,开发过程中一直在处理回调,可能不知不觉中自己就已经处在 回调地狱中。
JavaScript语言的一大特点就是单线程,也就是说,同一个时间只能做一件事。那么,为什么JavaScript不能有多个线程呢?这样能提高效率啊。
JS 的事件循环也算是一个老生常谈的话题了,面试中相信大部分人都有被问到:说一说 JS 的事件循环。那么要了解他的循环机制,首先我们要了解一些基本概念。今天我们就简单聊聊事件循环然后向外拓展。
同步(sync)是一件事一件事的执行,只有前一个任务执行完毕才能执行后一个任务。异步(async)相对于同步,程序无须按照代码顺序自上而下的执行。
15 | 消息队列和事件循环:页面是怎么"活"起来的 渲染进程我们已经知道他有一个主线程,这个主线程非常非常的繁忙,要处理DOM、布局,还要处理JS任务和各种输入事件,因此为了保证不同类型任务的执行,需要一个系统来调度这些任务,这个调度系统就是本节要探究的消息队列和事件循环。 引入事件循环和消息队列过程 如果只是一些确定好的任务,然后使用一个单线程按照顺序处理这些任务就可以了,线程执行完毕退出。 但是在单线程执行任务的过程中,会处理新的任务,这个时候就需要引入循环语句和事件循环,循环机制保证线程
生成器第一次出现在CLU语言中CLU语言是由美国麻省理工大学的Barbara Liskov教授和她的学生们在1974年至1975年间所设计和开发出来的,这门语言虽然古老,但是却提出了很多如今被广泛使用的编程语言特性,生成器便是其中的一个。
闷热的夏天终于过去了,二哥在初秋回来了。有不少人在后台问二哥为啥这么久不更新文章了。能有啥原因,热得呗。
每个渲染进程都有一个主线程,并且主线程很忙,既要处理 DOM,又要计算样式,还要处理布局,同时还要处理 JavaScript 任务及各种输入事件。要让这么多不同类型的任务在主线程中顺利执行,需要一个系统来统筹调度这些任务 —— 消息队列和事件循环系统。
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:
本文将从万物初始讲起JS世界的运转规则,也就是事件循环,在这个过程中你就能明白为什么需要这些规则。有了规则JS世界才能稳稳的运转起来,所以这些规则非常重要,但是你真的了解它们了吗?
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前两篇文章发出来后,有一些网友在后台咨询我一些问题,我把它们归总罗列在一起。这篇文章既是答网友问也是对前两篇的补充和复习。
完整高频题库仓库地址:https://github.com/hzfe/awesome-interview
一、Promise并非完美 我在上一话中介绍了Promise,这种模式增强了事件订阅机制,很好地解决了控制反转带来的信任问题、硬编码回调执行顺序造成的“回调金字塔”问题,无疑大大提高了前端开发体验。但有了Promise就能完美地解决异步问题了吗?并没有。 首先,Promise仍然需要通过then方法注册回调,虽然只有一层,但沿着Promise链一长串写下来,还是有些让人头晕。 更大的问题在于Promise的错误处理比较麻烦,因为Promise链中抛出的错误会一直传到链尾,但在链尾捕获的错误却不一定清楚来源。而且,链中抛出的错误会fail掉后面的整个Promise链,如果要在链中及时捕获并处理错误,就需要给每个Promise注册一个错误处理回调。噢,又是一堆回调! 那么最理想的异步写法是怎样的呢?像同步语句那样直观地按顺序执行,却又不会阻塞主线程,最好还能用try-catch直接捕捉抛出的错误。也就是说,“化异步为同步”! 痴心妄想? 我在第一话里提到,异步和同步之间的鸿沟在于:同步语句的执行时机是“现在”,而异步语句的执行时机在“未来”。为了填平鸿沟,如果一个异步操作要写成同步的形式,那么同步代码就必须有“等待”的能力,等到“未来”变成“现在”的那一刻,再继续执行后面的语句。 在不阻塞主线程的前提下,这可能吗? 听起来不太可能。幸好,Generator(生成器)为JS带来了这种超能力! 二、“暂停/继续”魔法 ES6引入的新特性中,Generator可能是其中最强大也最难理解的之一,即使看了阮一峰老师列举的大量示例代码,知道了它的全部API,也仍是不得要领,这是因为Generator的行为方式突破了我们所熟知的JS运行规则。可一旦掌握了它,它就能赋予我们巨大的能量,极大地提升代码质量、开发效率,以及FEer的幸福指数。 我们先来简单回顾一下,ES6之前的JS运行规则是怎样的呢? 1. JS是单线程执行,只有一个主线程 2. 宿主环境提供了一个事件队列,随着事件被触发,相应的回调函数被放入队列,排队等待执行 3. 函数内的代码从上到下顺序执行;如果遇到函数调用,就先进入被调用的函数执行,待其返回后,用返回值替代函数调用语句,然后继续顺序执行 对于一个FEer来说,日常开发中理解到这个程度已经够用了,直到他尝试使用Generator……
上篇既是 Node.js 的核心,也是理解今天这篇的基础。对 event-loop ,Node.js 官网有下面这样一段描述。希望上一篇能帮你更好地理解这句话。
http://docs.zephyrproject.org/kernel/threads/system_threads.html
最近在跟朋友闲聊时讨论到一个问题,同样都是异步处理,为什么setTimeout回调抛出的异常不能被try catch,
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。
JavaScript 语言采用的是单线程模型,也就是说,所有任务只能在一个线程上完成,一次只能做一件事。前面的任务没做完,后面的任务只能等着。随着电脑计算能力的增强,尤其是多核 CPU 的出现,单线程带来很大的不便,无法充分发挥计算机的计算能力。
本文是介绍 Android 协程系列中的第一部分,主要会介绍协程是如何工作的,它们主要解决什么问题。
众所周知,JavaScript 是单线程的,但异步在 js 中很常见,那么简单来介绍一下异步编程
关于 Node.js ,相信你已经了解过不少内容,诸如 Node.js 内核、事件循环、单线程、setTimeout 或 setImmediate 函数的执行机制等等。
promise可以获取异步操作的信息 主要有三种状态 pending(进行中),fulfilled(成功),rejected(失败) 完成后 可以通过resolve()返回数据 也就是定型状态 这是promise对象
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。
<2>进程中的一个线程调用ExitProcesss函数(应该避免使用这样的方法)。
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
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
写在前面 我们知道垃圾回收机制是引擎来做的,JS引擎有很多种(各个浏览器都不同),其垃圾回收机制在一些细节及优化上略有不同,本文我们以一些通用的回收算法作为切入,再由 V8 引擎发展至今对该机制的优化为例(为什么以 V8 为例?因为它市场占有率大 😄),一步一步深入来助我们了解垃圾回收机制,因为只有真正了解垃圾回收机制,后面才能理解内存泄漏的问题以及手动预防和优化 JavaScript 是门魅力无限的语言,关于它的 GC(垃圾回收)方面,你了解多少呢?想来大部分人是因为面试才去看一些面试题从而了解的垃圾
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threadMode 注解属性 用于配置 线程模式 , 用于标明执行事件对应的方法处于的线程类型 , 默认是 ThreadMode.POSTING 类型 ;
我们知道,当一个可执行文件运行起来了,就产生了一个进程,而且进程里会含有一个主线程,这个时候主线程也会自动的开始运行,直到结束,主线程一结束,意味着这个进程也运行结束了。比如以下程序:
JavaScript 语言是采用单线程模型,也就是任务只能在一个线程上完成,一次只能做一件事,前面任务没执行完,后面的任务只能排队等待,由于多核 CPU 的出现,单线程带来很大不便,无法充分发挥计算机的能力。
我们都知道,JavaScript 是单线程的,在同一时刻只能处理一个任务,我们会通过 setTimeout()、setInterval()、ajax 和事件处理程序等技术模拟“并行”。但都不是真正意义上的并行:
程序运行结果依然是主线程和子线程各自输出1000条信息以及将信息保存到txt文件中,和上篇中 “死锁 & adopt_lock” 的结果类似,这里不再展示。
众所周知,JS 是一门单线程语言,可是浏览器又能很好的处理异步请求,那么到底是为什么呢?
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:
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。
多线程即同时执行多个应用程序,这样可以减少时间消耗,提高程序性能,所以下面就和大家分享Python中多线程的实现。主要包括以下几个方面:
协程是一种并发设计模式,您可以在Android上使用它来简化异步执行的代码。Kotlin1.3版本添加了 Coroutines,并基于其他语言的既定概念。
Event Loop 也叫做“事件循环”,它其实与 JavaScript 的运行机制有关,乍一看云里雾里,不用着急,读完本文你便会知晓它的含义,这一切都要从 JavaScript 的初始设计说起。
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