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我的keras.utils.Sequence返回3个数组,我不能把它放在model.fit中

Keras是一个深度学习框架,keras.utils.Sequence是Keras提供的一个用于生成批量数据的工具类。它可以用于将大型数据集分成小批量进行训练,以避免一次性加载整个数据集到内存中。

当我们使用keras.utils.Sequence时,我们需要定义一个继承自Sequence的子类,并实现其中的几个方法,包括lengetitem等。这个子类可以用于生成训练数据、验证数据或测试数据。

当我们调用这个子类的实例时,它会返回3个数组,分别是输入数据、目标数据和样本权重。这些数组可以用于训练模型。

然而,由于model.fit方法只接受可迭代对象作为输入,而不是多个数组,所以我们不能直接将这3个数组作为参数传递给model.fit方法。

解决这个问题的方法是使用keras.utils.Sequence的实例作为model.fit方法的输入。这样,model.fit方法会自动调用Sequence实例的getitem方法来获取批量数据,并进行训练。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
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from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.utils import Sequence

class MySequence(Sequence):
    def __init__(self, x, y, batch_size):
        self.x = x
        self.y = y
        self.batch_size = batch_size

    def __len__(self):
        return len(self.x) // self.batch_size

    def __getitem__(self, idx):
        batch_x = self.x[idx * self.batch_size:(idx + 1) * self.batch_size]
        batch_y = self.y[idx * self.batch_size:(idx + 1) * self.batch_size]
        return batch_x, batch_y

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])

# 创建Sequence实例
sequence = MySequence(x_train, y_train, batch_size=32)

# 使用Sequence实例进行训练
model.fit(sequence, epochs=10)

在上述示例中,我们定义了一个名为MySequence的Sequence子类,用于生成批量数据。然后,我们创建了一个Sequence实例sequence,并将其作为参数传递给model.fit方法进行训练。

这样,我们就可以将keras.utils.Sequence返回的3个数组放入model.fit中进行模型训练。

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