使用 tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory 的 tf.data.Dataset 训练模型是非常慢的 keras

Question

我正在使用 tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory 加载我的大型数据集。 问题是当我在fit_generator()利用这种方法时，训练阶段太慢了，尽管我使用了谷歌 Colab GPU。 代码是：

image_size = (224, 224)
batch_size = 32

data = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
     '/content/drive/My Drive/dataScience/september exam/data/trainImg',
    seed=1337,
    image_size=image_size,
    batch_size=batch_size,
)

培训：

model.fit_generator(train_dataset,
             epochs=50,
             verbose=1)

Answer 1

您可以尝试将图像形状缩小到 128x128，减少batch_size 并使用model.fit()的GPU，您应该使用model.fit()希望这有助于您进行时间优化。