分批讀取訓練資料進行訓練

訓練集資料量過大受裝置記憶體影響不能將全部資料直接放到網路中進行訓練，需要分批讀取訓練資料。

train_x為訓練集位址，train_y為訓練集標籤，val_x為驗證集資料，val_y為驗證集標籤。

分批讀取函式如下：

def dataset_split(images, labels, batch_size):

while 1:
i = 0
n = math.ceil(len(images)/batch_size)
print(n)
for j in range(n):
if j != n-1:
x = images[i : i + batch_size]
y = labels[i : i + batch_size]
i = i + batch_size
x = 
for m in range(len(x)):
a = cv2.imread(x[m])
#print(type(a))
a = a.tolist()
#print(type(a))
x = np.array(x)
yield x, y
if j == n-1:
x = images[len(images)-batch_size: ]
y = labels[len(labels)-batch_size: ]
x = 
for m in range(len(x)):
a = cv2.imread(x[m])
a = a.tolist()
x = np.array(x)
yield x, y
model.fit_generator(dataset_split(train_x, train_y, batch_size),
validation_data=(val_x, val_y), steps_per_epoch= 
(len(train_x) // batch_size), epochs=epochs, 
verbose=2, callbacks=[csv_logger, checkpointer])

分批訓練資料

分批訓練資料用於資料量較多時。import torch import torch.utils.data as data batch size 5x torch.linspace 1,10,10 y torch.linspace 10,1,10 torch dataset data.tensordat...

分批讀取Oracle資料

問題描述 大量的外部終端通過socket訪問內部的unix伺服器，要求從伺服器的oracle資料庫中得到資料在終端處理顯示。這裡要求socket最大的傳輸量是5000個字元，那麼對於海量資料就要求分批次取得資料並且多次傳輸，怎麼實現呢？解決方案 首先考慮使用rownum，但是在oracle vers...

PyTorch訓練集的讀取

pytorch讀取訓練資料是非常便捷的，只需要使用2個類 1 torch.utils.data.dataset 2 torch.utils.data.dataloader 常用資料集的讀取 1 torchvision.datasets的使用 對於常用資料集，可以使用torchvision.datas...