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[英]Why does my Keras model train after I load it, even though I have not actually supplied any new training data?
[英]how to load multiple training and validity data to train and validate a keras model
我将训练数据和有效性数据都存储在 train_data 和 valid_data 文件夹中。在这两个文件夹中,数据都存储在 .npz 文件中。 每个 .npz 文件都包含相同形状的目标和标签数据 =(1024,28)(例如 target=tu.npz['data1'] 和 label=tu.npz['data2']。我想将它们加载到以类似于 ImageDataGenerator 的方式创建 Keras 模型并希望训练和验证模型,所以我编写并尝试了不同的自定义生成器,但它不起作用,这是我的代码。我希望有人能帮助我。谢谢。
def tf_train_generator(file_list, batch_size = 1):
i = 0
while True:
if i*batch_size >= len(file_list):
i = 0
np.random.shuffle(file_list)
else:
file_chunk = file_list[i*batch_size:(i+1)*batch_size]
print(len(file_chunk))
for file in file_chunk:
print(file)
temp = np.load(file)
X = temp['data1']
Y= temp['data2']
i = i + 1
yield X, Y
将 (i = i + 1 and yield X, Y) 移出 for 循环。
i= 0
def tf_train_generator(file_list, batch_size = 1):
global i
while True:
if i*batch_size >= len(file_list):
i = 0
np.random.shuffle(file_list)
else:
file_chunk = file_list[i*batch_size:(i+1)*batch_size]
print(len(file_chunk))
for file in file_chunk:
print(file)
temp = np.load(file)
X = temp['data1']
Y= temp['data2']
i = i + 1
yield X, Y
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