mode.fit如何训练大量样本 / 张生荣

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

前言前段时间在训练模型的时候,发现当训练集的数量过大,并且输入的图片维度过大时,很容易就超内存了,举个简单例子,如果我们有20000个样本,输入图片的维度是224x224x3,用float32存储, ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ 注释讲解版: # Classifier example import numpy as np # for reproducibility np.random. ...

一.PyTorch批训练 1. 概述 PyTorch提供了一种将数据包装起来进行批训练的工具--DataLoader.使用的时候,只需要将我们的数据首先转换为torch的tensor形式,再转换成to ...

众所周知tensorflow造势虽大却很难用,因此推荐使用Keras,它缺省是基于tensorflow的,但通过修改keras.json也可以用于theano.但是为了能用tensorflow提供的t ...

本文实例为大家分享了使用RNN进行文本分类,python代码实现,供大家参考,具体内容如下 1.本博客项目由来是oxford 的nlp 深度学习课程第三周作业,作业要求使用LSTM进行文本分类.和上一 ...

前言最近正在研究人工智能,为了加深对算法的理解,决定写个自动设别验证码的程序.看了看网上的demo,大部分都是python2的写法,而且验证码的识别都是用的数字做例子,那我就写个基于python3字 ...

本文使用的数据类型是数值型,每一个样本6个特征表示,所用的数据如图所示: 图中A,B,C,D,E,F列表示六个特征,G表示样本标签.每一行数据即为一个样本的六个特征和标签. 实现Bagging算法的代 ...

声音的本质是震动,震动的本质是位移关于时间的函数,波形文件(.wav)中记录了不同采样时刻的位移. 通过傅里叶变换,可以将时间域的声音函数分解为一系列不同频率的正弦函数的叠加,通过频率谱线的特殊分布, ...

一.KNN算法简介邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一.所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它 ...

案例:该数据集的是一个关于每个学生成绩的数据集,接下来我们对该数据集进行分析,判断学生是否适合继续深造数据集特征展示 1 GRE 成绩 (290 to 340) 2 TOEFL 成绩(92 to 1 ...

如下所示: 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可以看到目录images_keras_dict下有次级目录,次级目录下就直 ...

简单的LSTM问题,能够预测一句话的下一个字词是什么固定长度的句子,一个句子有3个词. 使用one-hot编码各种引用 import keras from keras.models import ...

手写数字识别算法 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.neural_network import MLPRegressor #从sk ...

目录一.环境准备二.决策树是什么三.快速入门分类树四.详细分析入门案例五.分类树参数解释 5.1.criterion 5.2.random_state & splitter 5.3. ...

目录概述权重共享计算过程: 案例数据集 RNN 层获取数据完整代码概述 RNN (Recurrent Netural Network) 是用于处理序列数据的神经网络. 所谓序列数据, 即 ...

目录 1.LabelEncoder 2.OneHotEncoder 3.sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集 4.pipeline 5 ...

内容介绍以 Python 使用 Keans 进行聚类分析的简单举例应用介绍聚类分析. 聚类分析或聚类是对一组对象进行分组的任务,使得同一组(称为聚类)中的对象(在某种意义上)与其他组(聚类)中 ...

目录概述 Sequential Model & Layer 案例数据集介绍完整代码概述通过自定义网络, 我们可以自己创建网络并和现有的网络串联起来, 从而实现各种各样的网络结构. S ...

目录一.决策树原理概述 1.决策树原理 2.信息论 ①信息熵 ②决策树的分类依据 ③其他决策树使用的算法 ④决策树API 二.决策树算法案例 1.案例概述 2.数据处理 3.特征工程 4.使用决策树 ...

目录 Python 数据化运营 1.内容介绍 2.一般应用场景 3.聚类的常见方法 4.Keans聚类实现 5.聚类的评估指标 6.聚类效果可视化 7.数据预测 Python 数据化运营 1.内容介绍 ...

目录前言为什么要调控学习率下降方式汇总 2.指数型下降 3.余弦退火衰减 4.余弦退火衰减更新版前言增加了论文中的余弦退火下降方式.如图所示: 学习率是深度学习中非常重要的一环,好好学习吧! ...