数据迭代器训练超过内存的数据（基于h5py）

2023-09-30 00:21:31

介绍

在深度学习中，通常需要使用大量的数据来训练模型。然而，对于一些大型数据集，其大小可能超过计算机的内存容量。在这种情况下，将整个数据集加载到内存中是不现实的。因此，需要使用数据迭代器来分批次地加载数据，以便在训练过程中逐批次地处理数据。

数据迭代器是一种特殊的 Python 对象，它可以生成一个数据序列。在深度学习中，数据迭代器通常用于将数据加载到内存中，并将其分批次地提供给模型进行训练。

使用h5py创建数据迭代器

h5py是一个用于读取和写入HDF5文件的Python库。HDF5是一种二进制文件格式，它可以存储大型数据集。h5py可以将HDF5文件中的数据加载到内存中，并将其转换为NumPy数组。

我们可以使用h5py来创建数据迭代器，以便在训练过程中逐批次地加载数据。下面是一个使用h5py创建数据迭代器的示例代码：

import h5py
import numpy as np

def create_data_iterator(h5py_file, batch_size=32):
  """
  创建数据迭代器

  参数：
    h5py_file: HDF5文件路径
    batch_size: 批次大小

  返回：
    数据迭代器
  """

  # 加载HDF5文件
  f = h5py.File(h5py_file, 'r')

  # 获取数据和标签
  data = f['data']
  labels = f['labels']

  # 创建数据迭代器
  iterator = h5py.FileIterator(
      data, labels, batch_size=batch_size, shuffle=True)

  return iterator

使用Keras训练超过内存的数据

我们可以使用Keras来训练超过内存的数据。Keras是一个高级神经网络API，它可以简化深度学习模型的构建和训练过程。

下面是一个使用Keras训练超过内存数据的示例代码：

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建数据迭代器
iterator = create_data_iterator('data.h5')

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(100, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(
    optimizer='adam',
    loss='categorical_crossentropy',
    metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(iterator, epochs=10)