как тренировать модель с партиями

Question

Я пытаюсь модель Yolo в Python. Для обработки данных и аннотации я беру данные в пакетном режиме.

batchsize = 50

#boxList= []
#boxArr = np.empty(shape = (0,26,5))
for i in range(0, len(box_list), batchsize):
    boxList = box_list[i:i+batchsize]
    imagesList = image_list[i:i+batchsize]

    #to convert the annotation from VOC format
    convertedBox = np.array([np.array(get_boxes_for_id(box_l)) for box_l in boxList])

    #pre-process on image and annotaion
    image_data, boxes = process_input_data(imagesList,max_boxes,convertedBox)
    boxes = np.array(list(itertools.chain.from_iterable(boxes)))
    detectors_mask, matching_true_boxes = get_detector_mask(boxes, anchors)

после этого я хочу передать свои данные модели для обучения. когда я добавляю список, это дает ошибку памяти из-за размера массива. и когда я добавляю массив дает ошибку размерности из-за формы.

как я могу обучить данные и что я должен использовать model.fit () или model.train_on_batch ()

Answer 1

Если вы используете Keras для обучения вашей модели с помощью набора изображений, вы можете использовать генератор поездов и генератор валидации, все, что вам нужно сделать, это поместить ваши изображения в соответствующие папки классов. посмотрите на пример кода. также посмотрите на эту ссылку, может быть, она может помочь вам https://keras.io/preprocessing/image/. Я надеюсь, что я ответил на ваш вопрос, если я не понял его