以下均以model api為模型設計。
[1] model.fit_generator( generator, steps_per_epoch=1875, epochs=1 )
1)、 generator——生成器。保證每次generator每次yield出的資料格式是：( data, labels )就行。
2)、epochs——迭代步數。1個epochs一定要保證讓資料集中所有參加一次訓練。
3)、steps_per_epoch——batch更新次數。steps_per_epoch=[ 樣本總數 / batch_size ]向上取整
實驗 Keras多GPU訓練
鏈結1 鏈結2 鏈結3 鏈結4 如圖是我的python和keras的版本，碰到了乙個問題是無法從keras.utils匯入multi gpu model。鏈結2給出了一些解決辦法，但我通過pip install upgrade keras 2.2.5，更新了一下版本後，keras.utils中就出現...
基礎鞏固2訓練小結
本週的基礎鞏固2訓練了基礎資料結構 佇列，鍊錶，樹，圖，以及dfs和bfs演算法等。下面總結一下一些需要注意的地方。資料結構結構基礎中樹是乙個難點，因為樹的定義就是遞迴的，因此解決和樹有關的問題總是從遞迴的思想上去考慮。樹的結構中最常見的是二叉樹，二叉樹自身有很多獨特的數學特性，因此題目中經常見到這...
Keras批量訓練大量資料總結
在深度學習中，有時會遇到大量資料的情況，比如處理120萬 的時，需要批量訓練。import random batch x,batch y get train data shuffle data cc list zip batch x,batch y random.shuffle cc batch x...