原文:keras中訓練數據的幾種方式對比(fit和fit_generator)

一 train on batch train on batch函數接受單批數據,執行反向傳播,然后更新模型參數,該批數據的大小可以是任意的,即,它不需要提供明確的批量大小,屬於精細化控制訓練模型,大部分情況下我們不需要這么精細, 情況下使用fit generator訓練方式即可,下面會介紹。 二 fit fit的方式是一次把訓練數據全部加載到內存中,然后每次批處理batch size個數據來更新模 ...

2020-02-28 22:49 0 4309 推薦指數:

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keras fit_generator 並行

雖然已經走在 torch boy 的路上了, 還是把碰到的這個坑給記錄一下 數據量較小時,我們可直接把整個數據集 load 到內存里,用 model.fit() 來擬合模型。 當數據集過大比如幾十個 G 時,內存撐不下,需要用 model.fit_generator方式來擬合 ...

Fri Nov 29 04:19:00 CST 2019 0 660
Keras2.2 predict和fit_generator的區別

1、使用predict時,需設置batch_size 查看keras文檔,predict函數原型:predict(self, x, batch_size=32, verbose=0)說明:只使用batch_size=32,也就是說每次將batch_size=32的數據通過PCI總線傳到GPU ...

Thu Aug 16 00:32:00 CST 2018 0 4414
 
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