Model groups layers into an object with training and inference features.
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
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。
fit_generator 是 keras 提供的用来进行批次训练的函数,使用方法如下:
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。
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。
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:
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。
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。
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:
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
用以生成一个batch的图像数据,支持实时数据提升。训练时该函数会无限生成数据,直到达到规定的epoch次数为止。
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。
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。
一篇文章彻底了解 可迭代对象(Iterable)、序列(Sequence)、迭代器(Iterator)、生成器(generator)。
在使用kears训练model的时候,一般会将所有的训练数据加载到内存中,然后喂给网络,但当内存有限,且数据量过大时,此方法则不再可用。此博客,将介绍如何在多核(多线程)上实时的生成数据,并立即的送入到模型当中训练。 工具为keras。
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
在CV领域中,transformer除了分类还能做什么?本文将采用一个单词识别任务数据集,讲解如何使用transformer实现一个简单的OCR文字识别任务,并从中体会transformer是如何应用到除分类以外更复杂的CV任务中的。全文分为四部分:
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
TensorRT-LLM是一个由Nvidia设计的开源框架,用于在生产环境中提高大型语言模型的性能。该框架是基于 TensorRT 深度学习编译框架来构建、编译并执行计算图,并借鉴了许多 FastTransformer 中高效的 Kernels 实现,并且可以利用 NCCL 完成设备之间的通讯。
class torch.utils.data.Sampler(data_source)[source]
为了更好的介绍参数服务器Paracel的数据加载,我们临时插入两篇PyTorch的数据加载,主要是从分布式的角度进行切入。本文只算是开胃甜点,后续会有专门系列分析PyTorch分布式。
原理介绍 图片1 图片2 图片3 更多资料: https://distill.pub/2016/augmented-rnns/#attentional-interfaces https://
过拟合是我们试图将机器学习技术应用于时间序列时遇到的问题之一。出现这个问题是因为我们使用我们所知道的唯一时间序列路径来训练我们的模型:已实现的历史。
文本数据在处理的时候,由于各样本的长度并不一样,有的句子长有的句子短。抛开动态图、静态图模型的差异,由于需要进行矩阵运算,句长需要是等长的才可以,这就需要padding操作。padding一般是用最长的句子长度为最大长度,然后其他样本补0到最大长度,这样样本就是等长的了。
其原理是首先在初始化的时候拿到数据集data_source,之后在__iter__方法中首先得到一个和data_source一样长度的range可迭代器。每次只会返回一个索引值。
这篇文章记录一个采样器都随机地从原始的数据集中抽样数据。抽样数据采用permutation。 生成任意一个下标重排,从而利用下标来提取dataset中的数据的方法
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。
之前回答过「如何为PyTorch做贡献的知乎问题」,原贴见:https://www.zhihu.com/question/502301777/answer/2248950419 。回答提到了去年在OneFlow开发一些算子时,基于算子AutoTest框架找到了一些PyTorch算子的bug,并给PyTorch做出了反馈或修复。但这个回答没有介绍这个AutoTest框架长什么样子,以及它背后的原理。因此,这篇文章就用来介绍OneFlow的算子AutoTest框架看一下OneFlow深度学习框架在算子开发过程中是如何优雅的做算子对齐任务的(由@大缺弦 开发,后经我和其它同事进行扩展和丰富功能形成今天的形态)。这个AutoTest框架也可以很轻易移植到其它深度学习训练框架使用,代码实现在https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow/blob/v0.6.0/python/oneflow/test_utils/automated_test_util/torch_flow_dual_object.py。
更多资料: https://distill.pub/2016/augmented-rnns/#attentional-interfaces https://www.cnblogs.com/shixiangwan/p/7573589.html#top
上次用django2.2和oracle11g,在migrate的时候发生了版本冲突,最终将Oracle升级到了12c才解决问题
所有的函数都在keras.preprocessing 分别有text ,sequence, image
我们可以定义自己的Dataset类来实现灵活的数据读取,定义的类需要继承PyTorch自身的Dataset类。主要包含三个函数:
图像描述是为图像提供适当文字描述的过程。作为人类,这似乎是一件容易的任务,即使是五岁的孩子也可以轻松完成,但是我们如何编写一个将输入作为图像并生成标题作为输出的计算机程序呢?
人一旦闲下来,是十分可怕的,就比如我,自从上了大学,每年国庆都能整出点骚活来:去年国庆,用 Jetpack Compose 搓了一个课程表 Android App,而到了今年,我直接搓了一个网站前后端出来……
【磐创AI 导读】:本篇文章讲解了PyTorch专栏的第四章中的微调基于torchvision 0.3的目标检测模型。查看专栏历史文章,请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍:PyTorch专栏开篇。
本文将以IMDB电影评论数据集为范例,介绍Keras对文本数据预处理并喂入神经网络模型的方法。
本文首先介绍了有关预处理包的源码,接着介绍了在数据处理中的具体应用; 其主要目录如下:
本文代码来源苏剑林老师bert4keras example中的例子。 https://github.com/bojone/bert4keras 中文数据中有一个数据是从非结构化文本中找到演艺圈相关实
而 Generator 可以按需一个接一个地返回(“yield”)多个值。它们可与 iterable 完美配合使用,从而可以轻松地创建数据流。
项目参考:https://github.com/ypwhs/captcha_break
数据加载处理是深度学习模型训练的前奏,是很重要的一部分。这一过程需要把原始数据,影像或者文本等进行封装、转换,并以合适的格式传递给模型。这个过程依赖torch.utils.data模块,常用以上三个类:
生成器第一次出现在CLU语言中。CLU语言是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。Python、C#和Ruby等语言都受到其影响,实现了生成器的特性,生成器在CLU和C#语言中被称为迭代器(iterator),Ruby语言中称为枚举器(Enumerator)。
在平常的项目开发中肯定会遇到同步异步执行的问题,还有的就是当执行某一个操作依赖上一个执行所返回的结果,那么这个时候你会如何解决这个问题呢;
在这篇文章里《【ES6基础】迭代器(iterator)》,笔者介绍了迭代器及相关实例,我们要实现一个迭代器要写不少的代码。幸运的是,ES6引入了一个新的函数类型——生成器函数(Generator function),让我们能够更轻松更便捷的实现迭代器的相关功能。
《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。
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