from datagenerator import DataGenerator_seq
时间: 2023-12-16 07:06:02 浏览: 39
这行代码导入了一个名为 `DataGenerator_seq` 的自定义数据生成器。自定义数据生成器是 Keras 中一种非常有用的工具,可以帮助我们在训练神经网络时动态地生成训练数据,从而避免将所有数据都加载到内存中,减少内存的占用和提高训练效率。
自定义数据生成器需要继承 `keras.utils.Sequence` 类,并实现 `__getitem__` 和 `__len__` 两个方法,用于生成数据和计算数据长度。例如:
```python
from keras.utils import Sequence
class DataGenerator(Sequence):
def __init__(self, x_set, y_set, batch_size):
self.x, self.y = x_set, y_set
self.batch_size = batch_size
def __len__(self):
return math.ceil(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 np.array([
resize(imread(file_name), (200, 200, 3))
for file_name in batch_x]), np.array(batch_y)
```
其中,`x_set` 和 `y_set` 是输入和输出的数据集,`batch_size` 是每个批次的数据量。在 `__len__` 方法中,我们计算了数据集的长度,以便计算每个 epoch 中需要生成多少个批次的数据。在 `__getitem__` 方法中,我们根据当前批次的索引和批次大小,从数据集中获取一批数据,并将其转换为模型需要的输入和输出格式。
使用自定义数据生成器时,可以将其传递给 `fit_generator` 函数,例如:
```python
train_gen = DataGenerator(train_x, train_y, batch_size=32)
val_gen = DataGenerator(val_x, val_y, batch_size=32)
model.fit_generator(generator=train_gen, epochs=10, validation_data=val_gen)
```
这样就可以在训练过程中动态地生成训练数据和验证数据,从而实现更高效的训练。
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