首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

keras fit_generator不能自动吐出数据吗?

Keras是一个开源的深度学习框架,fit_generator是Keras中用于模型训练的函数之一。它可以从生成器中自动获取数据进行训练,但并不会自动输出数据。

fit_generator函数的作用是根据生成器生成的数据进行模型的训练。生成器是一个可以无限生成数据的对象,通常用于处理大规模数据集或需要实时生成数据的情况。在使用fit_generator函数时,需要提供一个生成器对象作为参数,该生成器会在每个训练批次中生成一批数据供模型训练使用。

在使用fit_generator函数之前,需要先定义一个生成器函数,该函数会返回一个生成器对象。生成器函数可以根据需要从数据集中读取数据,并对数据进行预处理、增强等操作,然后生成一批数据供模型训练使用。

fit_generator函数会在每个训练批次中调用生成器函数,获取一批数据进行训练。在每个训练批次结束后,fit_generator函数会等待生成器生成下一批数据,然后继续进行训练。这样可以实现在训练过程中动态地生成数据,避免将整个数据集加载到内存中。

虽然fit_generator函数可以自动从生成器中获取数据进行训练,但它并不会自动输出数据。如果需要获取模型在训练数据上的预测结果,可以使用predict_generator函数,该函数可以从生成器中获取数据进行预测,并返回预测结果。

总结起来,fit_generator函数可以自动从生成器中获取数据进行模型训练,但不会自动输出数据。如果需要获取模型在训练数据上的预测结果,可以使用predict_generator函数。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

keras系列︱利用fit_generator最小化显存占用比率数据Batch化

,如果处理大型数据集(例如图片尺寸很大)或是网络很深且隐藏层很宽,也可能造成显存不足。...以keras为例,默认情况下用fit方法载数据,就是全部载入。换用fit_generator方法就会以自己手写的方法用yield逐块装入。这里稍微深入讲一下fit_generator方法。.... — fit_generator源码 def fit_generator(self, generator, samples_per_epoch, nb_epoch,...因为fit方法默认shuffle参数也是True,fit_generator需要我们自己随机打乱数据。...当然,如果原始数据已经随机打乱过,那么可以不在这里做随机处理。否则还是建议加上随机取数逻辑(如果数据集比较大则可以保证基本乱序输出)。

1.1K30

Power BI快速见解:数据扔进去,图表见解自动吐出

我们手边有一堆销售数据,维度很多,想从数据中挖掘出一些有意思的东西来,有时千头万绪,无从下手;还有的时候,我们并不想费神做一份完整的销售报告,只是想快速浏览概况。...它有以下优势: 你无需安装任何软件,只需在Power BI网页版导入数据就可以了; 无需多余操作,只是点几次鼠标,等待几秒钟(依据文件大小),各个维度的图表报告就自动出来了(背后有微软复杂的算法支持)...1.登录Power BI网页版(如果你没有账号,注册一个,普通账号免费),点击“创建-数据集” 2.在“获取数据”界面,选择“文件-获取” 选择“本地文件” 3.在导入的数据文件右侧,点击省略号...选择“获得快速见解” 4.等待几秒钟,网页显示“见解已就绪”,点击“查看数据分析” 5.系统自动生成了图表报告,左侧是图表,右侧是对应的图表解读。...图表数量依据你的数据复杂程度不等。 以上,我们即实现了自动获取见解。

77220
  • keras实现图像预处理并生成一个generator的案例

    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: 第一步:建立好目录结构和图像 ?...于是我想,能不能先加载一个batch训练,然后再加载一个batch,如此往复。于是我就注意到了fit_generator()函数。什么时候该使用fit_generator函数呢?...,除了数据集太大的缘故之外,我需要在生成batch的时候,对输入数据进行padding,所以fit_generator()就派上了用场。...()函数的第一个参数; fit_generator()函数的step_per_epochs参数 自定义的generator()函数 该函数即是我们数据的生成器,在训练的时候,fit_generator(...如果数据集大小不能整除batch_size,而且你打算使用最后一个batch的数据(该batch比batch_size要小),此时使用np.ceil(len(y)/batch_size)。

    1.3K30

    浅谈keras2 predict和fit_generator的坑

    2、fit_generator 说明:kerasfit_generator参数steps_per_epoch已经改变含义了,目前的含义是一个epoch分成多少个batch_size。...经验: 必须明确fit_generator参数steps_per_epoch 补充知识:Keras:创建自己的generator(适用于model.fit_generator),解决内存问题 为什么要使用...fit_generator的定义如下: fit_generator(generator, steps_per_epoch=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None...中文文档 我们重点关注的是generator参数: generator: 一个生成器,或者一个 Sequence (keras.utils.Sequence) 对象的实例, 以在使用多进程时避免数据的重复...此处,我们用yield来返回数据组,标签组,从而使fit_generator可以调用我们的generator来成批处理数据

    1.4K10

    Kerasfit_generator与train_on_batch用法

    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。...两者均是利用生成器,每次载入一个batch-size的数据进行训练。 那么fit_generator与train_on_batch该用哪一个呢?...,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。...参数 generator: 一个生成器,或者一个 Sequence (keras.utils.Sequence) 对象的实例, 以在使用多进程时避免数据的重复。...例如,一个 epoch 的最后一个 batch 往往比其他 batch 要小, 如果数据集的尺寸不能被 batch size 整除。 生成器将无限地在数据集上循环。

    2.7K20

    keras和tensorflow使用fit_generator 批次训练操作

    fit_generatorkeras 提供的用来进行批次训练的函数,使用方法如下: model.fit_generator(generator, steps_per_epoch=None, epochs...) 对象的实例, 以在使用多进程时避免数据的重复。...例如,一个 epoch 的最后一个 batch 往往比其他 batch 要小, 如果数据集的尺寸不能被 batch size 整除。 生成器将无限地在数据集上循环。...补充知识:Kerasfit_generator 的多个分支输入时,需注意generator的格式 以及 输入序列的顺序 需要注意迭代器 yeild返回不能是[x1,x2],y 这样,而是要完整的字典格式的...和tensorflow使用fit_generator 批次训练操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

    2.6K21

    keras 两种训练模型方式详解fit和fit_generator(节省内存)

    第一种,fit import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import numpy...开始训练 # steps_per_epoch=None, #将一个epoch分为多少个steps,也就是划分一个batch_size多大,比如steps_per_epoch=10,则就是将训练集分为10份,不能和...===========] - 0s 11ms/step - loss: 0.6766 - acc: 0.5000 - val_loss: 0.6662 - val_acc: 0.5000 补充知识: 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: keras数据自动生成器,继承keras.utils.Sequence,结合fit_generator实现节约内存训练 #coding...两种训练模型方式详解fit和fit_generator(节省内存)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

    1.4K31

    有关艺术画作分类的 Kaggle 比赛经验分享

    在这个项目中,我将使用迁移学习和深度学习框架Keras对kaggle数据集中的不同艺术作品图像进行分类。 你将学到什么!...使用Keras库进行分类任务 使用keras进行迁移学习 数据增强 ? 我们开始吧! #1 ? 首先导入所有的依赖项。 #2 ? 加载了训练和验证集以及艺术图像的类别。...使用for循环创建训练数据和测试数据。 #6 ? 定义函数来加载数据集。 #7 ? 使用keras的“ImageDataGenerator()”来增强数据。然后将训练数据与扩充相匹配。 #8 ?...这使用数据增强创建一个生成器。接下来调用“fit_generator()”来训练模型,并添加“history”,这样就可以可视化之后的训练。 #10 ?...使用在“fit_generator()”之前调用的“history”来查看各个时代的损失和准确性。 #11 ? 创建一个测试集来获得预测 #12 ?

    53550

    keras中model.fit_generator()和model.fit()的区别说明

    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。...fit_generator fit_generator(generator, steps_per_epoch=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_data...例如,一个 epoch 的最后一个 batch 往往比其他 batch 要小, 如果数据集的尺寸不能被 batch size 整除。 生成器将无限地在数据集上循环。...请注意,由于此实现依赖于多进程,所以不应将不可传递的参数传递给生成器,因为它们不能被轻易地传递给子进程。 shuffle: 是否在每轮迭代之前打乱 batch 的顺序。

    3.2K30

    浅谈keras通过model.fit_generator训练模型(节省内存)

    如果我们直接用keras的fit函数来训练模型的话,是需要传入全部训练数据,但是好在提供了fit_generator,可以分批次的读取数据,节省了我们的内存,我们唯一要做的就是实现一个生成器(generator...steps_per_epoch:这个是我们在每个epoch中需要执行多少次生成器来生产数据fit_generator函数没有batch_size这个参数,是通过steps_per_epoch来实现的,...initial_epoch: 开始训练的轮次(有助于恢复之前的训练) 2.generator实现 2.1生成器的实现方式 样例代码: import keras from keras.models import...可直接用于fit_generator的generator参数 fit_generator会将BaseSequence再次封装为一个多进程的数据流生成器 而且能保证在多进程下的一个epoch中不会重复取相同的样本...参数;__getitem __可以让对象实现迭代功能,这样在将BaseSequence的对象传入fit_generator中后,不断执行generator就可循环的读取数据了。

    4.2K31

    基于Keras的格式化输出Loss实现方式

    在win7 64位,Anaconda安装的Python3.6.1下安装的TensorFlow与KerasKeras的backend为TensorFlow。...Keras以Numpy数组作为输入数据和标签的数据类型。训练模型一般使用 fit 函数。然而由于Mask R-CNN训练数据巨大,不能一次性全部载入,否则太消耗内存。...于是采用生成器的方式一次载入一个batch的数据,而且是在用到这个batch的数据才开始载入的,那么它的训练函数如下: self.keras_model.fit_generator( train_generator...函数,现调试进入fit_generator函数,该函数定义在keras.engine.training模块内的fit_generator函数,调试进入函数callbacks.on_epoch_begin...然后返回到keras.engine.training模块内的fit_generator函数,执行到self.train_on_batch函数,如下所示: outs = self.train_on_batch

    1.1K30

    Tensorflow与Keras自适应使用显存方式

    Tensorflow支持基于cuda内核与cudnn的GPU加速,Keras出现较晚,为Tensorflow的高层框架,由于Keras使用的方便性与很好的延展性,之后更是作为Tensorflow的官方指定第三方支持开源框架...CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0” 或者在运行代码前,在终端 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 2、为显存分配使用比例 在建立tf.Session加入设置数据...与tensorflow大差不差,就是将tf.Session配置转置Keras配置 1、指定显卡 代码中加入 import os os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”]...config.gpu_options.allow_growth=True session = tf.Session(config=config) KTF.set_session(session) 4、如有设置fit_generator...将多线程关闭 #可将 use_multiprocessing=True #改为 use_multiprocessing=False 补充知识:Keras 自动分配显存,不占用所有显存 自动分配显存,不占用所有显存

    1.5K20

    keras中对单一输入图像进行预测并返回预测结果操作

    模型经过训练测试之后,我们往往用一两张图对模型预测结果进行分析讨论,那么下面介绍在keras中用已训练的模型经过测试的方法。...import numpy as np from keras.applications.imagenet_utils import decode_predictions from keras.preprocessing...补充知识:keras:怎样使用 fit_generator 来训练多个不同类型的输出 这个例子非常简单明了,模型由1个输入,2个输出,两个输出的分支分别使用MSE作为损失。...model.compile(optimizer='adam', loss={'output1': 'mean_squared_error', 'output2': 'mean_squared_error'}) 产生训练数据的生成器.....generate batch batch of size: batch_size yield(X_batch, {'output1': y1, 'output2': y2} )) 之后,调用fit_generator

    2.5K20

    Keras 在fit-generator中获取验证数据的y_true和y_preds

    调用fit-generator时,每个epoch训练结束后会使用验证数据检测模型性能,Keras使用model.evaluate_generator提供该功能。...原理简介 通过查看源代码,发现Keras调用了model.evaluate_generator验证数据,该函数最终调用的是TensorFlow(我用的后端是tf)的TF_SessionRunCallable...过程中不保存、不返回预测结果,这部分没有办法修改,但可以在评价数据的同时对数据进行预测,得到结果并记录下来,传入到epoch_logs中,随后在回调函数的on_epoch_end中尽情使用。...代码修改 Keras版本 2.2.4 其他版本不保证一定使用相同的方法,但大体思路不变 model.fit_generator 找到fit_generator函数定义位置,加入控制参数get_predict...注释后的模块,可以看到Kerasfit_generator就是用model.evaluate_generator对验证集评估的: # Epoch finished. if steps_done >

    1.3K20
    领券