假如我希望实现,我的模型使用的数据datas和labels都是通过一个生成函数产生,如何使用keras构建模型,使用这个生成函数产生的数据训练
时间: 2023-11-22 10:52:48 浏览: 33
如果您的数据是通过一个生成函数产生的,那么您可以使用Keras中的`fit_generator()`函数来训练模型。这个函数可以接受一个生成器作为输入,用于产生训练数据。
下面是一个示例代码:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam
from keras.utils import to_categorical
import numpy as np
# 产生数据的生成函数
def data_generator(batch_size):
while True:
# 产生batch_size个数据
x = np.random.rand(batch_size, 10)
y = np.random.randint(0, 2, size=batch_size)
y = to_categorical(y, num_classes=2)
yield (x, y)
# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)))
model.add(Dense(2, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.001), metrics=['accuracy'])
# 使用生成器训练模型
batch_size = 32
steps_per_epoch = 100
epochs = 10
model.fit_generator(data_generator(batch_size), steps_per_epoch=steps_per_epoch, epochs=epochs)
```
在这个示例中,我们定义了一个`data_generator()`函数来产生训练数据。在每个epoch中,`fit_generator()`会调用`data_generator()`生成训练数据,并将其传递给模型进行训练。`steps_per_epoch`参数指定了每个epoch中要执行多少次数据生成器,以便达到一个epoch的数据量。`batch_size`参数指定了每个batch的大小。
需要注意的是,生成器应该是无限循环的,因为Keras会在训练过程中反复调用它。如果生成器在某个时刻停止了,那么训练过程也会停止,因此我们在`data_generator()`函数中使用了一个`while True`循环来保证生成器可以无限循环下去。