Обработка большого набора данных, состоящего из файлов npy

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
1. Понимание проблемы
2. Подходы к решению
2.1 Использование TensorFlow Data API
2.2 Использование TFRecords
3. Заключение

Вопрос или проблема

У меня есть большое количество файлов npy (448 файлов), каждый из которых состоит примерно из 12 тысяч кадров (изображения RGB 150×150), которые вместе составляют входные данные для моей нейронной сети (X). Однако, так как невозможно загрузить все файлы в один массив, и необходимо перетасовать все примеры, чтобы избежать предвзятости, как мне создать входные данные и подать их в сеть? Кто-то предложил создать фиктивный массив для представления индексов, перемешать его, создать куски в зависимости от размера массива и индексов, а затем подать эти куски в нейронную сеть. Однако мне интересно, есть ли другой, более простой метод. Итак, одним словом, я хотел бы выполнить этот шаг, но с большим количеством больших файлов npy:

X_train_filenames, X_val_filenames, y_train, y_val = train_test_split(...)

Примечание 1: Некоторые предлагали использовать TFRecords, но я не смог понять, как их преобразовать и использовать.

Все библиотеки глубокого обучения имеют API для загрузки данных, которые могут лениво загружать данные.

Вы упоминаете TFRecords, так что предположу, что вы используете TensorFlow. Вы можете использовать API данных TensorFlow.

Ответ или решение

Обработка больших наборов данных, особенно когда речь идет о множестве файлов с изображениями, может представлять собой серьезную задачу. В вашем случае у вас имеется 448 файлов .npy, каждый из которых содержит около 12 000 кадров изображений размером 150×150 пикселей в формате RGB. Это количество данных требует грамотного подхода к загрузке и обработке, чтобы избежать проблем с памятью и обеспечить корректную подачу данных в нейронную сеть.

1. Понимание проблемы

Основные задачи, с которыми вы сталкиваетесь, это:

Загрузка большого объема данных, который не помещается в оперативную память целиком.
Обеспечение случайной выборки (перемешивания) данных для уменьшения предвзятости модели.

2. Подходы к решению

2.1 Использование TensorFlow Data API

Если вы используете TensorFlow, одним из самых эффективных подходов к работе с большими данными является использование TensorFlow Data API. Вот основные шаги, как это можно реализовать:

Создание функции загрузки данных: Напишите функцию, которая будет загружать данные из .npy файлов построчно или по батчам. Например:
```
import numpy as np

def load_npy_file(file_path):
    return np.load(file_path)
```

Построение Dataset: Используйте tf.data.Dataset для создания потока данных из ваших файлов:

import tensorflow as tf
import os

npy_files = [f for f in os.listdir('your_directory') if f.endswith('.npy')]

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(npy_files)

def load_and_preprocess_image(file_path):
    image_data = load_npy_file(file_path.numpy().decode('utf-8'))
    # Дополнительная обработка изображений, если необходимо
    return image_data

dataset = dataset.map(lambda x: tf.py_function(load_and_preprocess_image, [x], [tf.float32]))

Перемешивание и батчинг: Перемешайте данные и разбейте их на батчи:
```
dataset = dataset.shuffle(buffer_size=1024).batch(batch_size)
```
Итерация по данным: Теперь вы можете итерироваться по вашему датасету во время тренировки:
```
for batch in dataset:
    model.train_on_batch(batch)
```

2.2 Использование TFRecords

Если вы хотите узнать, как использовать TFRecords, то это может быть более сложный процесс, но он предоставляет значительные преимущества в производительности. Основные шаги следующие:

Создание TFRecord файла: Сначала вам нужно преобразовать ваши .npy файлы в формат TFRecord. Вот пример:

import tensorflow as tf

def create_tfrecord(file_paths, tfrecord_file):
    with tf.io.TFRecordWriter(tfrecord_file) as writer:
        for file_path in file_paths:
            image_data = load_npy_file(file_path)
            # Создайте пример TFRecord
            example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
                'image_raw': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[image_data.tostring()])),
            }))
            writer.write(example.SerializeToString())

Чтение TFRecord: Теперь вы можете создавать dataset из вашего TFRecord файла:

raw_dataset = tf.data.TFRecordDataset('your_file.tfrecord')

def parse_tfrecord(example_proto):
    feature_description = {
        'image_raw': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
    }
    return tf.io.parse_single_example(example_proto, feature_description)

dataset = raw_dataset.map(parse_tfrecord)

Подобные шаги как в предыдущем варианте для перемешивания и батчинга.

3. Заключение

Использование TensorFlow Data API значительно упростит процесс работы с большими наборами данных. Этот подход помогает избежать проблем с памятью и обеспечивает удобный способ управления данными. Переход на формат TFRecords может потребовать времени на начальную настройку, но в долгосрочной перспективе это может существенно повысить производительность вашего процесса обучения.

Соблюдая эти рекомендации, вы сможете эффективно обрабатывать большие наборы данных и успешно обучать вашу нейронную сеть, минимизируя риски и увеличивая производительность. Если у вас возникнут дополнительные вопросы по реализации, не стесняйтесь задавать их!