![](/img/trans.png)
[英]How to load .npy File in a tensorflow pipeline with tf.data
[英]How to create a tf.data pipeline with multiple .npy files
我已经研究了有关此问题的其他问题,但找不到确切答案,因此从头开始尝试:
问题
我有多个 .npy 文件(X_train 文件),每个文件都是一个形状数组(n、99、2)——只有第一个维度不同,其余两个相同。 根据 .npy 文件的名称,我还可以获得相应的标签(y_train 文件)。
每一对这样的文件都可以很容易地加载到 memory 中(多个文件也是如此),但不是一次全部加载。
我构建了一个生成器,它遍历文件列表并为训练批次聚合给定数量的文件:
def tf_data_generator(filelist, directory = [], batch_size = 5):
i = 0
x_t = os.listdir(directory[0])
y_t = os.listdir(directory[1])
while True:
file_chunk = filelist[i*batch_size:(i+1)*batch_size]
X_a = []
Y_a = []
for fname in file_chunk:
x_info = np.load(path_x_tr+fname)
y_info = np.load(path_y_tr+fname)
X_a.append(x_info)
Y_a.append(y_info)
X_a = np.concatenate(X_a)
Y_a = np.concatenate(Y_a)
yield X_a, Y_a
i = i + 1
在实践中(在 CPU 上)它工作正常,但是如果我试图在 CUDA 上使用 GPU,它会崩溃,给出 Failed to call ThenRnnForward Failed to call ThenRnnForward with model config:
所以我试图找到另一种方法并使用 tf.data API 进行数据生成。 但是,我被困住了:
def parse_file(name):
x = np.load('./data/x_train_m/'+name)
y = np.load('./data/y_train_m/'+name)
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test1, test2))
return train_dataset
train_dataset = parse_file('example1.npy')
train_dataset = train_dataset.shuffle(100).batch(64)
model = wtte_rnn()
model.summary()
K.set_value(model.optimizer.lr, 0.01)
model.fit(train_dataset,
epochs=10)
这很好用,但是,我找不到以下方法:
我已经阅读了 flat_map 和 interleave,但是,我无法进一步使用 go 并且任何尝试使用它们都没有成功。 如何制作与代码上部类似的生成器,但使用 tf.data API?
您可以尝试连接它们,如下所示:
train_dataset = parse_file('example1.npy') # initialize train dataset
for file in files[1:]: # concatenate with the remaining files
train_dataset = train_dataset.concatenate(parse_file(file))
声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.