Keras顺序模型：具有批输入的fit_generator

Question

我一直在尝试使用稀疏矩阵训练序列Keras模型。 尽管我已在代码中指定了批处理大小，但正在使用batch_size = 1（即一次一行）进行训练。

这是代码：

def batch_generator(X_toGen, y_toGen = None, batch_size = 32):
    counter = 0
    sample_index = np.arange(X_toGen.shape[0])
    np.random.shuffle(sample_index)
    while True:
        batch_index = sample_index[batch_size*counter:min(batch_size*(counter+1), X_toGen.shape[0])]
        counter += 1
        X_batch = X_toGen[batch_index,:]
        if y_toGen is not None:
            y_batch = y_toGen[batch_index]
            yield X_batch.toarray(), y_batch
        else:
            yield X_batch.toarray()

谁能帮助我为顺序模型生成批输入？ 另外，当模型以batch_size = 32而不是batch_size = 1进行训练时，精度有多大？

谢谢

Answer 1

您得到的不是此生成器输出的1批大小。 让我在这里给你一个例子：

如果总共有1000个样本，并且将其分成10个批次，则使用fit_generator只能得到10个批次，这意味着10个样本中的每个都有10个批次。

因此，关键是fit_generator显示的是批次数量而不是样本总数。