歩留まりのあるカスタムKerasデータジェネレーター

4
oezguensi 2019-05-10 13:59.

カスタムデータジェネレーターを作成しようとしていyieldますが、__getitem__メソッド内で無限ループと組み合わせた関数を統合する方法がわかりません。

編集:答えの後、私が使用しているコードSequenceyieldステートメントを必要としないものであることに気づきました。

現在、次のreturnステートメントで複数の画像を返しています。

class DataGenerator(tensorflow.keras.utils.Sequence):
    def __init__(self, files, labels, batch_size=32, shuffle=True, random_state=42):
        'Initialization'
        self.files = files
        self.labels = labels
        self.batch_size = batch_size
        self.shuffle = shuffle
        self.random_state = random_state
        self.on_epoch_end()

    def __len__(self):
        return int(np.floor(len(self.files) / self.batch_size))

    def __getitem__(self, index):
        # Generate indexes of the batch
        indexes = self.indexes[index * self.batch_size:(index + 1) * self.batch_size]

        files_batch = [self.files[k] for k in indexes]
        y = [self.labels[k] for k in indexes]

        # Generate data
        x = self.__data_generation(files_batch)

        return x, y

    def on_epoch_end(self):
        'Updates indexes after each epoch'
        self.indexes = np.arange(len(self.files))
        if self.shuffle == True:
            np.random.seed(self.random_state)
            np.random.shuffle(self.indexes)


    def __data_generation(self, files):
        imgs = []

        for img_file in files:

            img = cv2.imread(img_file, -1)

            ###############
            # Augment image
            ###############

            imgs.append(img) 

        return imgs

この記事では、それyieldが無限ループで使用されていることを確認しました。私はその構文を完全には理解していません。ループはどのようにエスケープされますか?

2 answers

9
Dr. Snoopy 2019-05-10 21:28.

プレーンジェネレーターとは少し異なる動作をするSequenceAPIを使用しています。ジェネレーター関数では、yieldキーワードを使用してwhile True:ループ内で反復を実行するため、Kerasがジェネレーターを呼び出すたびに、データのバッチを取得し、データの終わりを自動的にラップします。

ただし、シーケンスindexには__getitem__関数のパラメーターがあるため、反復やyield必要はありません。これはKerasによって実行されます。これは、マルチプロセッシングを使用してシーケンスを並行して実行できるようにするために作成されています。これは、古いジェネレーター関数では不可能です。

だからあなたは正しい方法で物事をやっています、必要な変更はありません。

5
Anakin 2019-05-10 21:17.

のジェネレータの例Keras

def datagenerator(images, labels, batchsize, mode="train"):
    while True:
        start = 0
        end = batchsize

        while start  < len(images): 
            # load your images from numpy arrays or read from directory
            x = images[start:end] 
            y = labels[start:end]
            yield x, y

            start += batchsize
            end += batchsize

Kerasは、ジェネレーターで無限ループを実行することを望んでいます。

Pythonジェネレーターについて学びたい場合は、コメント内のリンクから始めることをお勧めします。

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