解决Keras自带数据集与预训练model下载太慢问题

下面是关于“解决Keras自带数据集与预训练model下载太慢问题”的完整攻略。

解决Keras自带数据集与预训练model下载太慢问题

在使用Keras时,我们可能会遇到自带数据集和预训练模型下载太慢的问题。这可能是由于网络连接不稳定或服务器负载过高等原因造成的。下面是两种解决方法。

方法1:使用国内镜像源

我们可以使用国内镜像源来下载Keras自带数据集和预训练模型。这些镜像源通常会提供更快的下载速度和更稳定的连接。我们可以在代码中使用以下方法来设置镜像源:

import os

os.environ['KERAS_BACKEND'] = 'tensorflow'
os.environ['KERAS_DATASETS_HOME'] = '~/.keras/datasets/'
os.environ['KERAS_MODELS_HOME'] = '~/.keras/models/'

# 设置镜像源
os.environ['TF_MIRROR'] = 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/'
os.environ['HUB_MIRROR'] = 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow-hub/'
os.environ['KERAS_MIRROR'] = 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/keras/'

在这个示例中,我们使用os.environ[]函数设置环境变量。我们设置KERAS_BACKEND环境变量为tensorflow。我们设置KERAS_DATASETS_HOME和KERAS_MODELS_HOME环境变量为~/.keras/datasets/和~/.keras/models/。我们设置TF_MIRROR、HUB_MIRROR和KERAS_MIRROR环境变量为国内镜像源。

方法2:手动下载数据集和预训练模型

我们可以手动下载Keras自带数据集和预训练模型,然后将它们放在正确的目录中。我们可以在代码中使用以下方法来设置数据集和模型的目录:

import os

os.environ['KERAS_BACKEND'] = 'tensorflow'
os.environ['KERAS_DATASETS_HOME'] = '/path/to/datasets/'
os.environ['KERAS_MODELS_HOME'] = '/path/to/models/'

在这个示例中,我们使用os.environ[]函数设置环境变量。我们设置KERAS_BACKEND环境变量为tensorflow。我们设置KERAS_DATASETS_HOME和KERAS_MODELS_HOME环境变量为手动下载的数据集和模型的目录。

示例说明

下面是两个示例说明,展示如何使用国内镜像源和手动下载数据集和预训练模型。

示例1:使用国内镜像源下载CIFAR-10数据集

from keras.datasets import cifar10

# 设置镜像源
import os
os.environ['TF_MIRROR'] = 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/'
os.environ['HUB_MIRROR'] = 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow-hub/'
os.environ['KERAS_MIRROR'] = 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/keras/'

# 加载数据集
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = cifar10.load_data()

# 打印数据集形状
print('Training data shape:', X_train.shape)
print('Training labels shape:', y_train.shape)
print('Test data shape:', X_test.shape)
print('Test labels shape:', y_test.shape)

在这个示例中,我们使用cifar10.load_data()函数下载CIFAR-10数据集。我们使用os.environ[]函数设置镜像源。我们打印数据集的形状。

示例2:手动下载VGG16预训练模型

import os
import urllib.request
from keras.applications.vgg16 import VGG16

# 设置模型目录
os.environ['KERAS_BACKEND'] = 'tensorflow'
os.environ['KERAS_DATASETS_HOME'] = '/path/to/datasets/'
os.environ['KERAS_MODELS_HOME'] = '/path/to/models/'

# 下载模型
url = 'https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.1/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5'
filename = 'vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5'
filepath = os.path.join(os.environ['KERAS_MODELS_HOME'], filename)
urllib.request.urlretrieve(url, filepath)

# 加载模型
model = VGG16(weights='imagenet')

在这个示例中,我们使用VGG16()函数加载预训练模型。我们使用os.environ[]函数设置模型目录。我们使用urllib.request.urlretrieve()函数手动下载预训练模型。我们使用VGG16()函数加载预训练模型。

总结

在使用Keras时,我们可能会遇到自带数据集和预训练模型下载太慢的问题。我们可以使用国内镜像源或手动下载数据集和模型来解决这个问题。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:解决Keras自带数据集与预训练model下载太慢问题 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月15日
下一篇 2023年5月15日

相关文章

  • 【Keras案例学习】 CNN做手写字符分类(mnist_cnn )

    from __future__ import print_function import numpy as np np.random.seed(1337) from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, D…

    Keras 2023年4月6日
    00
  • keras及神经网络,以简单实例入门

    由浅入深,深入浅出。还给你reference了很多,如果你想要更多。 迄今为止看到最棒的,最值得follow的入门tutorial: https://realpython.com/python-keras-text-classification/ ↑由浅入深,深入浅出。还给你reference了很多,如果你想要更多。 重点中的重点,得记录一下,好多csdn的…

    2023年4月8日
    00
  • 基于keras中IMDB的文本分类 demo

        本次demo主题是使用keras对IMDB影评进行文本分类: import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np print(tf.__version__) imdb = keras.datasets.imdb (train_data, train_label…

    2023年4月8日
    00
  • Keras—Virtualenv 下安装Keras (基于Tensorflow后端)

    Python—Virtualenv 下安装Keras  (基于Tensorflow后端)    一、Keras简介 https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ Keras是一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而…

    Keras 2023年4月7日
    00
  • 在Keras中用Bert进行情感分析

    之前在BERT实战——基于Keras一文中介绍了两个库 keras_bert 和 bert4keras 但是由于 bert4keras 处于开发阶段,有些函数名称和位置等等发生了变化,那篇文章只用了 bert4keras 进行情感分析 于是这里新开了一篇文章将 2 个库都用一遍, bert4keras 也使用最新版本 本文所用bert4keras时间:201…

    Keras 2023年4月7日
    00
  • 对Keras自带Loss Function的深入研究

    下面是关于“对Keras自带Loss Function的深入研究”的完整攻略。 对Keras自带Loss Function的深入研究 在Keras中,我们可以使用自带的损失函数来训练模型。这些损失函数是根据不同的任务和数据类型设计的。下面是一些常用的损失函数及其用途。 1. mean_squared_error 均方误差(MSE)是回归问题中最常用的损失函数…

    Keras 2023年5月15日
    00
  • anaconda安装keras

    1.打开anaconda Navigator    2.选择environments -root – open terminal      3.在弹出来的窗口输入pip install keras,回车,完美     4.现在搜索一下已安装的包里就有keras了  

    2023年4月5日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部