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。 本篇文章由圆柱模板博主发布。

   先看一下还未改进的版本:

   

import numpy as np
from keras.models import Sequential
#载入全部的数据!!
X, y = np.load('some_training_set_with_labels.npy')
#设计模型
model = Sequential()
[...] #网络结构
model.compile()
# 在数据集上进行模型训练
model.fit(x=X, y=y)

  下面的结构将改变一次性载入全部数据的情况。接下来将介绍如何一步一步的构造数据生成器,此数据生成器也可应用在你自己的项目当中;复制下来,并根据自己的需求填充空白处。

    在构建之前先定义统一几个变量,并介绍几个小tips,对我们处理大的数据量很重要。 
ID type为string,代表数据集中的某个样本。 
调整以下结构,编译处理样本和他们的label:

    1.新建一个词典名叫 partition :

      

partition[‘train’] 为训练集的ID,type为list
partition[‘validation’] 为验证集的ID,type为list

  2.新建一个词典名叫 * labels * ,根据ID可找到数据集中的样本,同样可通过labels[ID]找到样本标签。 
举个例子: 
假设训练集包含三个样本,ID分别为id-1,id-2和id-3,相应的label分别为0,1,2。验证集包含样本ID id-4,标签为 1。此时两个词典partition和 labels分别如下:

    

partition
{'train': ['id-1', 'id-2', 'id-3'], 'validation': ['id-4']}

  

labels
{'id-1': 0, 'id-2': 1, 'id-3': 2, 'id-4': 1}

  data/ 中为数据集文件。

   

数据生成器(data generator)

接下来将介绍如何构建数据生成器 DataGenerator ,DataGenerator将实时的对训练模型feed数据。 
接下来,将先初始化类。我们使此类继承自keras.utils.Sequence,这样我们可以使用多线程。

  

def __init__(self, list_IDs, labels, batch_size=32, 
             dim=(32,32,32), n_channels=1,
             n_classes=10, shuffle=True):
    'Initialization'
    self.dim = dim
    self.batch_size = batch_size
    self.labels = labels
    self.list_IDs = list_IDs
    self.n_channels = n_channels
    self.n_classes = n_classes
    self.shuffle = shuffle
    self.on_epoch_end()

  我们给了一些与数据相关的参数 dim,channels,classes,batch size ;方法 on_epoch_end 在一个epoch开始时或者结束时触发,shuffle决定是否在数据生成时要对数据进行打乱。

      

def on_epoch_end(self):
  'Updates indexes after each epoch'
  self.indexes = np.arange(len(self.list_IDs))
  if self.shuffle == True:
      np.random.shuffle(self.indexes)

  另一个数据生成核心的方法__data_generation 是生成批数据。

   

def __data_generation(self, list_IDs_temp):
  'Generates data containing batch_size samples' # X : (n_samples, *dim, n_channels)
  # Initialization
  X = np.empty((self.batch_size, *self.dim, self.n_channels))
  y = np.empty((self.batch_size), dtype=int)

  # Generate data
  for i, ID in enumerate(list_IDs_temp):
      # Store sample
      X[i,] = np.load('data/' + ID + '.npy')

      # Store class
      y[i] = self.labels[ID]

  return X, keras.utils.to_categorical(y, num_classes=self.n_classes)

  在数据生成期间,代码读取包含各个样本ID的代码ID.py.因为我们的代码是可以应用多线程的,所以可以采用更为复杂的操作,不用担心数据生成成为总体效率的瓶颈。 
另外,我们使用Keras的方法keras.utils.to_categorical对label进行2值化 
(比如,对6分类而言,第三个label则相应的变成 to [0 0 1 0 0 0]) 。 

    

def __len__(self):
  'Denotes the number of batches per epoch'
  return int(np.floor(len(self.list_IDs) / self.batch_size))

  现在,当相应的index的batch被选到,则生成器执行_getitem_方法来生成它。

    

def __getitem__(self, index):
  'Generate one batch of data'
  # Generate indexes of the batch
  indexes = self.indexes[index*self.batch_size:(index+1)*self.batch_size]

  # Find list of IDs
  list_IDs_temp = [self.list_IDs[k] for k in indexes]

  # Generate data
  X, y = self.__data_generation(list_IDs_temp)

  return X, y