keras:fit 를 어떻게 사용 합 니까?generator 는 여러 종류의 출력 을 훈련 시 킵 니 다.
1047 단어 keras
x = Convolution2D(8, 5, 5, subsample=(1, 1))(image_input)
x = Activation('relu')(x)
x = Flatten()(x)
x = Dense(50, W_regularizer=l2(0.0001))(x)
x = Activation('relu')(x)
output1 = Dense(1, activation='linear', name='output1')(x)
output2 = Dense(1, activation='linear', name='output2')(x)
model = Model(input=image_input, output=[output1, output2])
model.compile(optimizer='adam', loss={'output1': 'mean_squared_error', 'output2': 'mean_squared_error'})
훈련 데 이 터 를 만 드 는 생 성기,여기
y=[y1,y2].batch_generator(x, y, batch_size):
....transform images
....generate batch batch of size: batch_size
yield(X_batch, {'output1': y1, 'output2': y2} ))
이후 호출
fit_generatormodel.fit_generator(batch_generator(X_train, y_train, batch_size))
질문
이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
keras에서 훈련 데이터를 바탕으로 하는 몇 가지 방식 비교(fit와fit_generator)train_on_batch 함수는 단일 데이터를 받아들여 역방향 전파를 실행한 다음에 모델 파라미터를 업데이트합니다. 이 데이터의 크기는 임의로 할 수 있습니다. 즉, 명확한 대량 크기를 제공할 필요가 없고 정밀화 ...
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