python生成器generator:深度學習讀取batch圖片的操作

在深度學習中訓練模型的過程中讀取圖片數據,如果將圖片數據全部讀入內存是不現實的,所以有必要使用生成器來讀取數據。

通過列表生成式,我們可以直接創建一個列表。但是,受到內存限制,列表容量肯定是有限的。而且,創建一個包含100萬個元素的列表,不僅占用很大的存儲空間,如果我們僅僅需要訪問前面幾個元素,那後面絕大多數元素占用的空間都白白浪費瞭。

所以,如果列表元素可以按照某種算法推算出來,那我們是否可以在循環的過程中不斷推算出後續的元素呢?這樣就不必創建完整的list,從而節省大量的空間。在Python中,這種一邊循環一邊計算的機制,稱為生成器:generator。

創建generator有多種方法,第一種方法很簡單

隻要把一個列表生成式的[]改成(),就創建瞭一個generator:

>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

list中的元素可以直接打印出來 ,generator要一個一個打印出來,

可以通過next()函數獲得generator的下一個返回值:

>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9
>>> next(g)
16

generator保存的是算法,每次調用next(g),就計算出g的下一個元素的值,直到計算到最後一個元素,沒有更多的元素時,拋出StopIteration的錯誤。

上面這種不斷調用next(g)實在是太變態瞭

正確的方法是使用for循環,因為generator也是可迭代對象:

>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
...     print(n)

著名的斐波拉契數列(Fibonacci),除第一個和第二個數外,任意一個數都可由前兩個數相加得到:

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, …

斐波拉契數列用列表生成式寫不出來

但是,用函數把它打印出來卻很容易:

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print(b)
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'

仔細觀察,可以看出,fib函數實際上是定義瞭斐波拉契數列的推算規則,可以從第一個元素開始,推算出後續任意的元素,這種邏輯其實非常類似generator。

也就是說,上面的函數和generator僅一步之遙。要把fib函數變成generator,隻需要把print(b)改為yield b就可以瞭:

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'

這就是定義generator的另一種方法。如果一個函數定義中包含yield關鍵字,那麼這個函數就不再是一個普通函數,而是一個generator:

>>> f = fib(6)
>>> f
<generator object fib at 0x104feaaa0>

這裡,最難理解的就是generator和函數的執行流程不一樣。函數是順序執行,遇到return語句或者最後一行函數語句就返回。而變成generator的函數,在每次調用next()的時候執行,遇到yield語句返回,再次執行時從上次返回的yield語句處繼續執行。

在循環過程中不斷調用yield,就會不斷中斷。當然要給循環設置一個條件來退出循環,不然就會產生一個無限數列出來。

同樣的,把函數改成generator後,我們基本上從來不會用next()來獲取下一個返回值,而是直接使用for循環來迭代:

>>> for n in fib(6):
...     print(n)
...

最後在讀取圖片的實際應用中的代碼如下:

def train_data(train_file,batch_size,resize_shape):
    datas, labels = read_data(train_file)
    num_batch = len(datas)//batch_size
    for i in range(num_batch):
        imgs = []
        train_datas = datas[batch_size*i:batch_size*(i+1)]
        train_lables = labels[batch_size*i:batch_size*(i+1)]
        for img_path in train_datas:
            img = cv2.imread(img_path)
            img = cv2.resize(img,resize_shape)
            img = img/255 #歸一化處理
            imgs.append(img)
        yield np.array(imgs),np.array(train_lables)

補充:深度學習算法–fit_generator()函數使用

如果我們數據量很大,那麼是不可能將所有數據載入內存的,必將導致內存泄漏,

這時候我們可以用fit_generator函數來進行訓練

from keras.datasets import imdb
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.models import Sequential
from keras import layers
import numpy as np
import random
from sklearn.metrics import f1_score, accuracy_score

max_features = 100
maxlen = 50
batch_size = 320
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=max_features)
x_train = pad_sequences(x_train, maxlen=maxlen)
x_test = pad_sequences(x_test, maxlen=maxlen)

def generator():
    while 1:
        row = np.random.randint(0, len(x_train), size=batch_size)
        x = np.zeros((batch_size, x_train.shape[-1]))
        y = np.zeros((batch_size,))
        x = x_train[row]
        y = y_train[row]
        yield x, y

# generator()
model = Sequential()
model.add(layers.Embedding(max_features, 32, input_length=maxlen))
model.add(layers.GRU(64, return_sequences=True))
model.add(layers.GRU(32))
# model.add(layers.Flatten())
# model.add(layers.Dense(32,activation='relu'))

model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])
print(model.summary())

# history = model.fit(x_train, y_train, epochs=1,batch_size=32, validation_split=0.2)
# Keras中的fit()函數傳入的x_train和y_train是被完整的加載進內存的,當然用起來很方便,但是如果我們數據量很大,
# 那麼是不可能將所有數據載入內存的,必將導致內存泄漏,這時候我們可以用fit_generator函數來進行訓練。
# fit_generator函數必須傳入一個生成器,我們的訓練數據也是通過生成器產生的
history = model.fit_generator(generator(), epochs=1, steps_per_epoch=len(x_train) // (batch_size))

print(model.evaluate(x_test, y_test))
y = model.predict_classes(x_test)
print(accuracy_score(y_test, y))

以上為個人經驗,希望能給大傢一個參考,也希望大傢多多支持WalkonNet。

推薦閱讀: