max_queue_size
时间: 2023-10-14 08:05:09 浏览: 34
在使用fit_generator函数时,max_queue_size是一个参数,用于设置数据生成器中的最大队列大小。通常会设置为一个较小的值,例如10,以避免在准备数据时占用过多的内存。这个值可以根据计算机的内存大小和数据生成器的速度进行调整,以确保数据的流畅处理。
引用提供了一个关于如何在Keras的fit_generator函数中设置max_queue_size的示例代码。
workers是另一个参数,用于设置CPU准备数据的并行数。通过增加workers的值,可以在准备数据时并行地进行处理,从而加快数据的准备速度。与max_queue_size类似,增加workers的值也能够更快地准备数据,避免GPU空转。
另外,use_multiprocessing是一个布尔值参数,用于指定是否使用多进程进行数据准备。当use_multiprocessing被设置为True时,会使用多个进程来并行准备数据,提高数据准备速度。但需要注意的是,当使用多进程时,数据生成器需要是由可序列化的对象返回的。如果数据生成器返回的是不可序列化的对象,那么use_multiprocessing应该被设置为False。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Keras fit_generator中的max_queue_size, workers, use_multiprocessing设置](https://blog.csdn.net/dou3516/article/details/118757164)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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