Используйте keras ImageDataGenerator.flow_from_directory () с Talos Scan ()

Question

Talos - это модуль, который позволяет настраивать гиперпараметры на моделях керас, для которых вы уже написали код.Обычный способ его использования в примерах - с классом Scan, для которого создаются параметры x и y.Эти параметры должны содержать массив с обучающими данными и метками соответственно.

def modelbuilder(x_train, y_train, x_val, y_val, params):
    # modelbuilding 
    out = model.fit(x_train, y_train)
    return model, out

talos.Scan(x, y, params=params, model=modelbuilder)

Однако Keras предоставляет второй способ импорта данных с классом ImageDataGenerator, вместо массива вам просто нужен каталог с изображениями поездов / проверок.

train_datagen = ImageDataGenerator()
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_data_dir,
    batch_size=batch_size
)

Мне непонятно, как я могу Scan это, данные должны содержать гиперпараметр (размер пакета), который должен быть внутри функции modelbuilder.Но в то же время Scan требует, чтобы аргументы данных были представлены в виде массива.Любое предложение, как я могу комбинировать Талос с ImageDataGenerator.

Answer 1

Теперь вы можете использовать fit_generator () в экспериментах Talos.См. соответствующую проблему для получения дополнительной информации.

Нет никаких конкретных инструкций, касающихся "как", так как в соответствии с философией Talos вы можете использовать fit_generator точно так же, как вы бы использовали его с автономной моделью Keras.Просто замените model.fit(...) на model.fit_generator(...) и используйте генератор в соответствии с вашими потребностями.