如何使用上述第四中优化代码来解决问题,请给出使用numpy数组等更高效的数据结构来回答一开始的问题,并重新给出整个代码,并且使用生成器来读取数据,
时间: 2024-02-23 22:00:45 浏览: 30
好的,我们可以使用 numpy 数组来替代原来的列表,从而减少内存占用。另外,我们可以使用生成器来逐个读取数据,而不是一次性将所有数据读入内存。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
# 定义数据生成器
def data_generator(data_path, batch_size):
with open(data_path, 'r') as f:
lines = f.readlines()
num_samples = len(lines)
num_batches = int(np.ceil(num_samples / batch_size))
while True:
np.random.shuffle(lines)
for i in range(num_batches):
start_idx = i * batch_size
end_idx = min((i + 1) * batch_size, num_samples)
batch_lines = lines[start_idx:end_idx]
x_batch = np.zeros((len(batch_lines), 32, 32, 3))
y_batch = np.zeros((len(batch_lines), 10))
for j, line in enumerate(batch_lines):
# 解析数据,这里假设数据格式为 label,image
label, image = line.strip().split(',')
image = np.fromstring(image, dtype=np.uint8, sep=' ')
image = image.reshape((32, 32, 3))
x_batch[j] = image
y_batch[j, int(label)] = 1.0
yield x_batch, y_batch
# 创建模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
batch_size = 32
train_steps_per_epoch = 50000 // batch_size
train_generator = data_generator('train.txt', batch_size)
model.fit(train_generator, steps_per_epoch=train_steps_per_epoch, epochs=10)
```
在上述代码中,我们使用 `data_generator` 函数来读取数据,这个函数返回一个生成器,可以逐个读取数据。在 `data_generator` 函数中,我们首先使用 `open` 函数读取数据文件,然后计算出数据集的总样本数和每个 batch 包含的样本数,然后进入无限循环,每次循环中使用 `np.random.shuffle` 函数将数据集随机打乱,然后使用 `range` 函数循环遍历所有 batch,每次取出对应的数据并解析成 numpy 数组,最后使用 `yield` 关键字返回一个 batch 的数据。这样,我们就可以在训练模型时逐个读取数据,而不是一次性将所有数据读入内存,从而减少内存占用。
希望这个示例代码可以帮助你解决问题。
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