[batch_size, maxlen]
时间: 2024-06-07 09:03:43 浏览: 16
"[batch_size, maxlen]"通常是指在深度学习中的输入数据中,对于每个样本使用的数据维度。其中,batch_size是指每批次输入的样本数,maxlen是指每个样本的最大数据长度。具体来说,batch_size和maxlen通常是在构建深度学习模型时需要指定的参数。
例如,在使用Keras构建LSTM模型时,可以使用以下代码指定输入数据的"batch_size"和"maxlen":
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, input_shape=(maxlen, input_dim), batch_size=batch_size))
model.add(Dense(1))
```
在上述代码中,"input_shape"参数中的"maxlen"指定了输入数据中每个样本的最大数据长度,"batch_size"指定了每批次输入的样本数。
相关问题
解释代码def dataIterator(feature_file,label_file,dictionary,batch_size,batch_Imagesize,maxlen,maxImagesize): fp=open(feature_file,'rb') features=pkl.load(fp) fp.close() fp2=open(label_file,'r') labels=fp2.readlines() fp2.close() targets={} # map word to int with dictionary for l in labels: tmp=l.strip().split() uid=tmp[0] w_list=[] for w in tmp[1:]: #if dictionary.has_key(w): if w in dictionary.keys(): w_list.append(dictionary[w]) else: print ('a word not in the dictionary !! sentence ',uid,'word ', w) sys.exit() targets[uid]=w_list imageSize={} for uid,fea in features.items(): imageSize[uid]=fea.shape[1]*fea.shape[2] imageSize= sorted(imageSize.items(), key=lambda d:d[1]) # sorted by sentence length, return a list with each triple element feature_batch=[] label_batch=[] feature_total=[] label_total=[] uidList=[] batch_image_size=0 biggest_image_size=0 i=0 for uid,size in imageSize: if size>biggest_image_size: biggest_image_size=size fea=features[uid] # cv2.namedWindow(uid, 0) # cv2.imshow(uid, fea) # cv2.waitKey(0) lab=targets[uid] batch_image_size=biggest_image_size*(i+1) if len(lab)>maxlen: print ('sentence', uid, 'length bigger than', maxlen, 'ignore') elif size>maxImagesize: print ('image', uid, 'size bigger than', maxImagesize, 'ignore') else: uidList.append(uid) if batch_image_size>batch_Imagesize or i==batch_size: # a batch is full feature_total.append(feature_batch) label_total.append(label_batch) i=0 biggest_image_size=size feature_batch=[] label_batch=[] feature_batch.append(fea) label_batch.append(lab) batch_image_size=biggest_image_size*(i+1) i+=1 else: feature_batch.append(fea) label_batch.append(lab) i+=1 # last batch feature_total.append(feature_batch) label_total.append(label_batch) print ('total ',len(feature_total), 'batch data loaded') return list(zip(feature_total,label_total)),uidList
这段代码定义了一个名为dataIterator的函数,它有七个参数:feature_file、label_file、dictionary、batch_size、batch_Imagesize、maxlen和maxImagesize。
函数的作用是迭代读取特征文件和标签文件中的数据,并将它们转换成模型可以处理的格式。其中,特征文件是一个pickle文件,需要使用pkl.load()函数来读取;标签文件是一个文本文件,需要使用readlines()函数来读取。
函数的返回值是一个字典targets,其中包含了每个批次的特征和标签数据。每个批次的大小由batch_size参数指定,每个图像的大小由batch_Imagesize参数指定。同时,为了避免数据过长或过大,函数还对每个样本的长度和图像大小进行了限制,分别由maxlen和maxImagesize参数指定。
# set parameters: cpu_count = multiprocessing.cpu_count() # 4 vocab_dim = 100 n_iterations = 1 # ideally more.. n_exposures = 10 # 所有频数超过10的词语 window_size = 7 n_epoch = 4 input_length = 100 maxlen = 100 batch_size = 32
这段代码中定义了一些变量,包括:
- cpu_count:计算机 CPU 的核心数。
- vocab_dim:词向量的维度。
- n_iterations:模型的迭代次数。
- n_exposures:在语料库中至少出现 n_exposures 次的词语才会被考虑。
- window_size:词窗口的大小,用于指定每个词语周围的上下文单词个数。
- n_epoch:模型的训练轮数。
- input_length:输入序列的长度。
- maxlen:文本序列的最大长度。
- batch_size:训练时每个 batch 的大小。
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