Шаги занимают слишком много времени для завершения

Вопрос или проблема

def load_data():

    train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True)
    train_generator = train_datagen.flow_from_directory(path1, target_size=(200, 200), batch_size=32, class_mode="binary")

    test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
    test_generator = test_datagen.flow_from_directory(path2, target_size=(200, 200),batch_size=32, class_mode="binary")

    return train_generator, test_generator

model.fit_generator(x, steps_per_epoch=37, epochs=50, validation_data=y, validation_steps=3, callbacks=[tensorboard])

Ответ или решение

Затраты времени на выполнение шагов: анализ и рекомендации

Здравствуйте! С учетом приведенного вами описания проблемы затягивания выполнения шагов при обучении модели, давайте рассмотрим все возможные факторы, влияющие на продолжительность выполнения, и предложим пути оптимизации.

Анализ кода загрузки данных

Ваш код для загрузки данных использует ImageDataGenerator, что является правильным подходом для работы с изображениями. Однако, стоит рассмотреть несколько моментов:

1. Хранение данных в памяти: Если данные не помещаются в оперативную память (RAM) полностью, то каждое обращение к изображению может выглядеть медленным, так как они загружаются с диска. Вы можете попробовать использовать train_generator и test_generator для предварительной загрузки изображений в память.

2. Параметры генератора: Попробуйте уменьшить batch_size. В вашем случае 32 — это довольно большой размер партии, особенно при наличии ограниченной видеопамяти на GTX 1060 с 3 ГБ. Уменьшение размера партии может ускорить скорость обработки.

3. Работа с изображениями: Убедитесь, что изображения оптимизированы по размеру и формату. Формат JPEG, например, обеспечивает лучшее сжатие без потери качества.

Структура модели

Согласно вашему описанию, у вас есть модель с тремя свёрточными слоями, что в принципе не является проблемой. Однако следует учесть:

1. Количество параметров: Настоятельно рекомендуем проверить количество параметров в модели с помощью метода summary() Keras, чтобы убедиться, что сеть не слишком велика для вашего объема данных (1201 изображение). Переобучение может дополнительно замедлить обучение.

2. Использование дополнительных слоев: Consider adding batch normalization or dropout layers after convolutional layers to stabilize training and make convergence faster. Также можно добавить слои подвыборки (pools) или применить strided convolutions, чтобы уменьшить размерность входного изображения и, тем самым, снизить количество параметров в модели.

Ускорение процесса обучения

1. Параметры обучения: Попробуйте изменять скорость обучения (learning rate) оптимизатора. Иногда слишком высокая скорость может замедлить процесс обучения.

2. На использование GPU: Убедитесь, что вы используете вашу графическую карту эффективно. Установите TensorFlow с поддержкой GPU и проверьте, что TensorFlow действительно использует GPU для вычислений. Можете использовать команду nvidia-smi для мониторинга использования GPU.

3. Обходные пути для увеличения объема данных: Используйте аугментацию данных, чтобы увеличить разнообразие обучающих данных и повысить стабильность сети.

4. Параллельная загрузка данных: Проверьте, используете ли вы параметр use_multiprocessing в fit() методе для параллельной обработки данных. Это может значительно ускорить процесс если у вас многоядерный процессор.

Заключение

Проблема с длительным выполнением шагов может быть связана как с архитектурой модели, так и с методом загрузки данных. Рекомендуется проверить все описанные методы, включая оптимизацию архитектуры, использование GPU и изменение параметров загрузки данных. Таким образом, вы сможете улучшить время обучения и повысить эффективность своей модели. Если у вас возникнут дополнительные вопросы, пожалуйста, дайте знать. Удачи в вашем проекте!