self.model.fit_generator( generator=load_batch(all_left_paths, all_right_paths, all_disp_paths, batch_size, True), steps_per_epoch=len(all_disp_paths) // batch_size, epochs=epochs, callbacks=[lr, mc], shuffle=False)

这段代码是训练神经网络的代码，其中使用了生成器（generator）来加载数据。load_batch函数会根据给定的左视图路径、右视图路径和视差图路径生成一批数据，并返回该批数据的三个numpy数组，分别代表左视图、右视图和视差图。这些数组会被用来训练模型。steps_per_epoch参数指定了每个epoch需要训练的批次数。epochs参数指定了训练的轮数。callbacks参数是可选的，用于在训练过程中执行一些操作，比如动态调整学习率或保存模型。shuffle参数指定是否在每个epoch前打乱数据的顺序。

相关问题

if __name__ == '__main__': filepath = './models/table-line-fine.h5' ##模型权重存放位置 checkpointer = ModelCheckpoint(filepath=filepath, monitor='loss', verbose=0, save_weights_only=True, save_best_only=True) rlu = ReduceLROnPlateau(monitor='loss', factor=0.1, patience=5, verbose=0, mode='auto', cooldown=0, min_lr=0) model.compile(optimizer=Adam(lr=0.0001), loss='binary_crossentropy', metrics=['acc']) paths = glob('./train/dataset-line/*/*.json') ##table line dataset label with labelme trainP, testP = train_test_split(paths, test_size=0.1) print('total:', len(paths), 'train:', len(trainP), 'test:', len(testP)) batchsize = 4 trainloader = gen(trainP, batchsize=batchsize, linetype=1) testloader = gen(testP, batchsize=batchsize, linetype=1) model.fit_generator(trainloader, steps_per_epoch=max(1, len(trainP) // batchsize), callbacks=[checkpointer], validation_data=testloader, validation_steps=max(1, len(testP) // batchsize), epochs=30)

这段代码是用来训练一个模型的。首先，它会定义一个模型权重的存放位置。然后，它会使用 ModelCheckpoint 和 ReduceLROnPlateau 两个回调函数。其中 ModelCheckpoint 会在每个 epoch 结束后保存模型的权重，只保存最好的那个模型。而 ReduceLROnPlateau 则会在训练过程中，如果发现 loss 不再减少，就会将学习率降低一些，以便更好的收敛。接下来，代码会使用 Adam 优化器和 binary_crossentropy 损失函数来编译模型，并定义了一个数据集的路径。在训练数据集和测试数据集上分别进行训练和验证，并设置了一个 epoch 的数量。

为何import numpy as np from PIL import Image def image_generator(file_paths, batch_size=32): """ 生成器函数，每次返回一个批次的图像数组 """ start_index = 0 end_index = batch_size while start_index < len(file_paths): batch_paths = file_paths[start_index:end_index] images = [] for path in batch_paths: img = Image.open(path) img = img.resize((450, 600)) img = np.asarray(img) images.append(img) images = np.array(images) yield images start_index = end_index end_index += batch_size # 读取所有图像文件路径 file_paths = df['path'].tolist() # 定义空的NumPy数组，用于存储所有图像数据 all_images = np.empty((len(file_paths), 600, 450, 3), dtype=np.uint8) # 使用生成器函数逐批次读取和处理图像，并将每个批次的图像数据存储在上述空数组中 img_gen = image_generator(file_paths) i = 0 for batch_images in img_gen: batch_size = batch_images.shape[0] all_images[i:i+batch_size] = batch_images i += batch_size # 将存储有所有图像数据的NumPy数组赋值给 `df['image']` 列 df['image'] = all_images会出现MemoryError: Unable to allocate 7.48 GiB for an array with shape (9921, 600, 450, 3) and data type uint8报错

这个问题出现的原因是因为在将所有图像数据存储在一个NumPy数组中时，所需的内存超过了系统的可用内存，从而导致内存错误。

解决这个问题的方法是使用生成器函数逐批次读取和处理图像，而不是一次性将所有图像数据存储在一个NumPy数组中。可以在生成器函数中使用`yield`语句逐批次返回图像数据，在每次返回前处理一批图像，这样就可以避免一次性加载所有图像导致内存溢出的问题。

下面是一个示例代码，其中`batch_size`表示每个批次包含的样本数量，`df`是包含图像路径的DataFrame对象：

import numpy as np
from PIL import Image

def image_generator(df, batch_size, img_size):
    num_samples = len(df)
    while True:
        for offset in range(0, num_samples, batch_size):
            batch_df = df[offset:offset+batch_size]
            images = []
            for path in batch_df['path']:
                img = Image.open(path).resize(img_size)
                images.append(np.asarray(img))
            X = np.array(images)
            yield X

batch_size = 32
img_size = (600, 450)
gen = image_generator(df, batch_size, img_size)

# 读取生成器中的每个批次，并将所有图像数据存储在 `df['image']` 列中
for i, batch_images in enumerate(gen):
    start_index = i * batch_size
    end_index = start_index + batch_images.shape[0]
    df.loc[start_index:end_index, 'image'] = batch_images

这样就可以逐批次读取和处理图像，避免一次性加载所有图像导致内存溢出的问题。