如何管理大型神经网络的数据批次？答案

【问题标题】：How to manage data batches for big neural network?如何管理大型神经网络的数据批次？
【发布时间】：2017-03-21 21:59:43
【问题描述】：

我正准备在 Keras 中学习包含数百万张小图像（~100x100 像素，每个 3 个通道）的大型神经网络（fc、conv、pool 等）。所有文件都在 ~~800 GB 左右，这是我的问题。我应该如何处理数据？

我知道 Keras 可以批量处理，但是使用 100 个 8 GB 文件或创建 ~~300k 个文件（在每个合并的 32 或 64 个图像中）学习网络更好吗？我认为最好有更大的文件，读取它们 8 次（8 个大文件）比读取 30 万次要快，但我不确定。

我的内存不足 100 GB，所以我肯定无法一次加载全部数据。

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python image deep-learning keras

【解决方案1】：

您可以使用 Keras 提供的keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator，而不是将所有文件加载到内存中。它允许您设置批量大小。如果需要，ImageDataGenerator 还可以帮助您“免费”实时增加数据。由于使用一批图像训练网络需要时间，因此从硬盘读取文件不会降低性能。主要瓶颈是计算能力。

keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator的接口和例子可以在ImageDataGenerator找到

【讨论】：

【解决方案2】：

如果由于某种原因你不能使用keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator，你可以使用你自己的生成器。

就我而言，我进行了分段，但他们的 flow_from_directory 方法不支持这一点。所以我根据https://wiki.python.org/moin/Generators 编写了自己的生成器，它可以无限生成图像。您可以将它们与model.fit_generator 方法一起使用：https://keras.io/models/model/#fit_generator。

【讨论】：