tf.keras.utils.Sequence

Базовый объект для подгонки к последовательности данных, например, к набору данных.

Каждый Sequence должен реализовать методы __getitem__ и __len__. Если вы хотите изменить свой набор данных между эпохами, вы можете реализовать on_epoch_end. Метод __getitem__ должен возвращать полную партию.

Примечания:

Sequence — более безопасный способ выполнения многопроцессорной обработки. Эта структура гарантирует, что сеть будет обучаться только один раз на каждом образце за эпоху, что не так в случае с генераторами.

Примеры:

from skimage.io import imread
from skimage.transform import resize
import numpy as np
import math

# Here, `x_set` is list of path to the images
# and `y_set` are the associated classes.

class CIFAR10Sequence(Sequence):

    def __init__(self, x_set, y_set, batch_size):
        self.x, self.y = x_set, y_set
        self.batch_size = batch_size

    def __len__(self):
        return math.ceil(len(self.x) / self.batch_size)

    def __getitem__(self, idx):
        batch_x = self.x[idx * self.batch_size:(idx + 1) *
        self.batch_size]
        batch_y = self.y[idx * self.batch_size:(idx + 1) *
        self.batch_size]

        return np.array([
            resize(imread(file_name), (200, 200))
               for file_name in batch_x]), np.array(batch_y)

Методы

on_epoch_end

Просмотреть исходный код

on_epoch_end()

Метод, вызываемый в конце каждой эпохи.

__getitem__

Просмотреть исходный код

__getitem__(
    index
)

Получает партию по позиции index.

__iter__

Просмотреть исходный код

__iter__()

Создает генератор, который итерируется по последовательности.

__len__

Просмотреть исходный код

__len__()

Количество партий в последовательности.