在Theano中使用GPU进行数据增强

Question

我是Theano和Deep Learning的新手，我正在Theano中运行实验，但我想通过直接使用GPU进行数据增强来减少每个纪元花费的时间。

不幸的是我不能使用PyCuda，所以我想知道是否可以使用Theano进行基本的数据增强。 例如，图像中的平移或旋转，与此同时，我正在使用Numpy在CPU中使用scipy函数，但速度相当慢。

Answer 1

如果数据扩充是计算图的一部分，并且可以在GPU上执行，则自然会在GPU上执行。 因此，问题缩小为“是否有可能使用GPU上的Theano张量运算来执行常见的数据增强任务”。

如果要应用的转换只是翻译，则可以仅使用theano.tensor.roll然后进行一些遮罩。 如果还需要旋转，请看一下空间变压器网络的这种实现 。 特别要看一下_transform函数，它以一个矩阵theta为输入，该矩阵对每个样本和实际样本进行2x3变换（左2x2是旋转，右1x2是平移），并将旋转和平移应用于这些样品。 我没有确认它针对GPU进行了优化（例如，该功能的瓶颈可能在CPU上执行，这将使其不适用于您的用例），但这是一个很好的起点。