Как использовать keras.utils.Sequence с несколькими файлами

Вопрос или проблема

def __len__(self):

def __getitem__(self, idx):

.

Ответ или решение

Использование класса Sequence из библиотеки Keras является мощным инструментом для генерации данных на лету, особенно при работе с большими наборами данных, которые не поместятся в оперативную память сразу. Это особенно актуально для обработки множества файлов, таких как изображения, данные из CSV, или текстовые файлы для задач машинного обучения. Ваша задача состоит в реализации методов __len__ и __getitem__, которые обеспечивают эффективную работу с этими данными. Рассмотрим, как это можно сделать.

Теория

Keras.utils.Sequence:
Это абстрактный базовый класс для генераторов последовательностей. Реализуя этот класс, вы создаете объект, который можно использовать как итератор для ваших данных. Данный подход имеет ряд преимуществ:

1. Ленивая загрузка данных: Данные загружаются и обрабатываются только по мере необходимости, что позволяет работать с очень большими наборами данных.

2. Процессы и потоки: Объекты класса Sequence поддерживают многопоточные вызовы через fit_generator, evaluate_generator и predict_generator в Keras, что делает обучение более эффективным за счет параллельной загрузки данных.

3. Безопасность: Поскольку каждое обновление модели основано на конкретной партии данных, работающей в своем потоке, вы избегаете состояния гонки.

Пример

Представим, что у вас есть множество файлов изображений, распределенных по различным папкам в зависимости от категорий. Вашей задачей является создание класса, который будет его обрабатывать.

import numpy as np
import keras
import os
from tensorflow.keras.preprocessing import image

class DataGenerator(keras.utils.Sequence):
    'Генератор данных для Keras'
    def __init__(self, file_paths, labels, batch_size=32, dim=(224,224), n_channels=3, n_classes=10, shuffle=True):
        'Инициализация'
        self.dim = dim
        self.batch_size = batch_size
        self.labels = labels
        self.file_paths = file_paths
        self.n_channels = n_channels
        self.n_classes = n_classes
        self.shuffle = shuffle
        self.on_epoch_end()

    def on_epoch_end(self):
        'Обновление индексов после каждой эпохи'
        self.indexes = np.arange(len(self.file_paths))
        if self.shuffle:
            np.random.shuffle(self.indexes)

    def __len__(self):
        'Возвращает количество батчей за эпоху'
        return int(np.floor(len(self.file_paths) / self.batch_size))

    def __getitem__(self, index):
        'Генерация одного батча данных'
        # Генерация индексов для батча
        indexes = self.indexes[index*self.batch_size:(index+1)*self.batch_size]

        # Получение ID данных
        file_paths_temp = [self.file_paths[k] for k in indexes]

        # Генерация данных
        X, y = self.__data_generation(file_paths_temp)

        return X, y

    def __data_generation(self, file_paths_temp):
        'Генерация данных: считывание изображений и преобразование в формат массива'
        # Инициализация
        X = np.empty((self.batch_size, *self.dim, self.n_channels))
        y = np.empty((self.batch_size), dtype=int)

        # Генерация данных
        for i, file_path in enumerate(file_paths_temp):
            # Считывание файла и преобразование в массив
            img = image.load_img(file_path, target_size=self.dim)
            X[i,] = image.img_to_array(img)

            # Сохранение значений лейблов
            y[i] = self.labels[i]

        return X, keras.utils.to_categorical(y, num_classes=self.n_classes)

Применение

Выше представленный код позволяет вам организовать генерацию и предобработку данных на лету. Как применять такой класс?

На практике, такие генераторы используются в сочетании с методами обучения в Keras. Для инициализации генератора необходимо передать ему пути к вашим файлам и соответствующие им метки классов. Эта информация позволяет генератору в каждом вызове __getitem__ загружать очередную партию данных и их меток:

# Пример применения
file_paths = ['/path/to/image1.jpg', '/path/to/image2.jpg', ...]  # Список путей к файлам
labels = [0, 1, ...]  # Соответствующие метки классов

# Создание экземпляра генератора
data_generator = DataGenerator(file_paths, labels, batch_size=32)

# Использование генератора
model.fit(data_generator, epochs=10)

Лучшие практики

1. Параллельная предобработка: Используйте возможности многопоточной загрузки данных, чтобы избежать задержек в обучении, задав параметр workers в методе fit_generator.

2. Оптимальный размер батча: Экспериментируйте с размером батча, чтобы равномерно загрузить вашу систему памяти.

3. Управление памятью: Учтите возможности вашей системы, особенно если работа с данными происходит на локальной машине, чтобы избежать переполнения памяти в процессе обучения.

4. Тщательная проверка данных: Обязательно проводите тестирование вашего генератора на небольшом наборе данных для проверки корректности работы кода перед началом обучения на большом количестве данных.

Заключение, использование класса Sequence в Keras – это не только полезный, но и крайне эффективный подход для работы с большими данными. Вы получаете возможность гибко и безопасно управлять процессом загрузки данных, оптимизируя обучение вашей модели.