tf.data.Dataset.from_tensor_slices()和 model。fit结合使用
时间: 2023-07-14 10:14:09 浏览: 46
`tf.data.Dataset.from_tensor_slices()`方法可以将numpy数组或张量切片成多个小的、可训练的样本,以便用于训练模型。在与`model.fit()`结合使用时,可以直接将`tf.data.Dataset`对象传递给`model.fit()`方法中的`x`和`y`参数。
例如,假设我们有一个由特征矩阵和标签向量组成的训练数据集,可以通过以下方式创建`tf.data.Dataset`对象:
```python
import tensorflow as tf
features = tf.constant([[1., 2.], [3., 4.], [5., 6.]])
labels = tf.constant([0, 1, 1])
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features, labels))
```
然后,我们可以将这个数据集对象传递给`model.fit()`方法中的`x`和`y`参数:
```python
model.fit(dataset, epochs=10)
```
这样,就可以使用`model.fit()`方法来训练模型,而不必手动编写迭代器来遍历数据集。在训练过程中,`model.fit()`方法会自动从`dataset`对象中获取小批量的训练数据,并将其传递给模型进行训练。
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解释一下这段代码:import tensorflow as tf from im_dataset import train_image, train_label, test_image, test_label from Resnet18 import ResNet18 import os import matplotlib.pyplot as plt import argparse import numpy as np train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_image, train_label)) test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_image, test_label)) model = ResNet18([2, 2, 2, 2]) model.build(input_shape=(128, 32, 32, 1)) model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr = 1e-3), loss = tf.keras.losses.MSE, metrics = ['MSE']) checkpoint_save_path = "./checkpoint/InceptionNet_im_3/checkpoint.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path+'.index'): print('------------------load the model---------------------') model.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path,save_weights_only=True,save_best_only=True) history = model.fit(train_db, epochs=500,batch_size=128, validation_data=test_db, validation_freq=1, callbacks=[cp_callback]) model.summary() acc = history.history['loss'] val_acc = history.history['val_loss'] plt.plot(acc, label='Training MSE') plt.plot(val_acc, label='Validation MSE') plt.title('Training and Validation MSE') plt.legend() plt.show()
这段代码实现了使用 ResNet18 模型对图像进行分类和训练。首先通过导入 TensorFlow 和相关模块,加载训练和测试数据。之后,使用 ResNet18 模型构建一个神经网络,并编译模型,设置优化器和损失函数。接着,判断是否存在已经保存的模型,如果存在则加载模型。接下来,定义一个回调函数来保存训练过程中的最佳模型。最后,使用 fit() 函数对模型进行训练,并可视化训练和验证数据的 MSE 损失函数。模型训练完成后,使用 model.summary() 函数来打印出模型的架构信息。
tf.keras.model.fit 多进程
在 TensorFlow 中,可以使用 `tf.keras.utils.multi_gpu_model` 函数将模型复制到多个 GPU 上进行并行训练。同时,也可以使用多进程来加速训练过程。
具体实现方式如下:
1. 导入必要的库和模块:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import multiprocessing
```
2. 定义模型:
```python
def build_model():
inputs = keras.Input(shape=(784,))
x = layers.Dense(64, activation='relu')(inputs)
x = layers.Dense(64, activation='relu')(x)
outputs = layers.Dense(10, activation='softmax')(x)
model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
return model
```
3. 定义训练函数:
```python
def train(model, x_train, y_train, x_test, y_test, epochs):
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=epochs, validation_data=(x_test, y_test))
```
4. 定义多进程训练函数:
```python
def train_multiprocess(model, x_train, y_train, x_test, y_test, epochs, num_processes):
strategy = tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy()
with strategy.scope():
parallel_model = model
parallel_model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).batch(128)
test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)).batch(128)
options = tf.data.Options()
options.experimental_distribute.auto_shard_policy = tf.data.experimental.AutoShardPolicy.DATA
train_dataset = train_dataset.with_options(options)
test_dataset = test_dataset.with_options(options)
with multiprocessing.Pool(processes=num_processes) as pool:
for epoch in range(epochs):
train_results = pool.map(parallel_model.train_on_batch, train_dataset)
test_results = pool.map(parallel_model.test_on_batch, test_dataset)
train_loss = sum([result[0] for result in train_results]) / len(train_results)
train_acc = sum([result[1] for result in train_results]) / len(train_results)
test_loss = sum([result[0] for result in test_results]) / len(test_results)
test_acc = sum([result[1] for result in test_results]) / len(test_results)
print(f'Epoch {epoch+1}/{epochs}: train_loss={train_loss:.4f}, train_acc={train_acc:.4f}, test_loss={test_loss:.4f}, test_acc={test_acc:.4f}')
```
5. 加载数据和调用训练函数:
```python
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape((60000, 784)).astype('float32') / 255
x_test = x_test.reshape((10000, 784)).astype('float32') / 255
num_processes = 2 # 设置进程数
model = build_model()
train_multiprocess(model, x_train, y_train, x_test, y_test, epochs=10, num_processes=num_processes)
```
在训练过程中,每个进程将会使用一个单独的 GPU 来计算。如果希望使用多个 GPU,可以将 `tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy` 替换为 `tf.distribute.MirroredStrategy`。如果希望使用更多进程,可以将 `num_processes` 参数增加。需要注意的是,增加进程数会增加 CPU 和内存的开销,可能会导致训练过程变慢。