在Theano中使用GPU進行數據增強

Question

我是Theano和Deep Learning的新手，我正在Theano中運行實驗，但我想通過直接使用GPU進行數據增強來減少每個紀元花費的時間。

不幸的是我不能使用PyCuda，所以我想知道是否可以使用Theano進行基本的數據增強。 例如，圖像中的平移或旋轉，與此同時，我正在使用Numpy在CPU中使用scipy函數，但速度相當慢。

Answer 1

如果數據擴充是計算圖的一部分，並且可以在GPU上執行，則自然會在GPU上執行。 因此，問題縮小為“是否有可能使用GPU上的Theano張量運算來執行常見的數據增強任務”。

如果要應用的轉換只是翻譯，則可以僅使用theano.tensor.roll然后進行一些遮罩。 如果還需要旋轉，請看一下空間變壓器網絡的這種實現 。 特別要看一下_transform函數，它以一個矩陣theta為輸入，該矩陣對每個樣本和實際樣本進行2x3變換（左2x2是旋轉，右1x2是平移），並將旋轉和平移應用於這些樣品。 我沒有確認它針對GPU進行了優化（例如，該功能的瓶頸可能在CPU上執行，這將使其不適用於您的用例），但這是一個很好的起點。