Вопрос или проблема
У меня есть набор данных из 1061 образца, и я использую следующее:
epochs = 50
batch_size=20
dataset = dataset.repeat(epochs).batch(batch_size)
Теперь, если я использую:
model.fit(dataset , epochs = epochs , batch_size = batch_size)
Какое количество образцов будет подано в модель за одну эпоху обучения? Это 1061? Или 1061 * 50 = 53050 образцов?
Я искал, как работает dataset.repeat(), но все еще не понимаю, как это работает с model.fit() конкретно.
Ответ или решение
dataset.repeat() в TensorFlow используется для повторения набора данных определённое количество раз. Когда вы создаёте ваш набор данных с помощью dataset.repeat(epochs), это означает, что ваш набор данных будет повторяться 50 раз, если epochs равно 50. Однако важно понимать, как это ведет себя в контексте model.fit().
Давайте разберём ваш код:
epochs = 50
batch_size = 20
dataset = dataset.repeat(epochs).batch(batch_size)-
dataset.repeat(epochs): Это указывает, что вы хотите повторить весь набор данных 50 раз. Таким образом, если у вас есть 1061 образец, на выходе будет 1061 * 50 = 53050 примеров в течение всей тренировки. -
.batch(batch_size): Затем вы используете.batch(batch_size), чтобы разбить данные на пакеты по 20 образцов. Это значит, что каждую итерацию за один раз будет передаваться только 20 образцов.
Теперь про model.fit():
model.fit(dataset, epochs=epochs, batch_size=batch_size)model.fit(dataset, epochs=epochs, batch_size=batch_size): Здесь вы говорите, что хотите обучать модель в течение 50 эпох, используя созданный набор данных.
Таким образом, чтобы ответить на ваш вопрос о количестве образцов, которые будут введены в модель за одну эпоху:
- В одной эпохе вы подадите 1061 пример из вашего набора данных. Однако, так как набор данных будет повторяться вместе с заданным
batch_size(в данном случае 20), модель будет видеть 1061 образец, прежде чем начать следующий рекурсивный цикл повторения (т.е. первую эпоху, первую итерацию).
Таким образом, количество образцов, которое будет подано в модель за одну эпоху, составляет 1061. Благодаря методу .repeat(epochs) весь набор данных повторится за время всех 50 эпох, что позволит модели увидеть все 53050 примеров в течение всего цикла обучения.
Резюме: За одну эпоху вы получите 1061 образец, хотя суммарно за все 50 эпох модель увидит 53050 образцов из-за повторения набора данных.