Понимание результатов во время обучения - что означает длительность и что делает TF между двумя эпохами? - PullRequest
1 голос
/ 19 мая 2019

Я довольно новичок в Tensorflow, и Керас и могучий Google не могут помочь мне с следующим вопросом:

Ниже вы можете увидеть выход TF / Keras после тренировки предварительно обученного CNN в шпионе (используя анаконду):

О чем эти ( жирный ) моменты времени? Насколько я мог судить, это общее время, необходимое для этой эпохи. Я прав? Числа , выделенные курсивом , означают секунды для полной партии (шаги * размер партии) и время / партия.

Что делает TF / Keras в значительный промежуток времени между двумя тренировочными партиями

Давайте посмотрим на эпоху 2: Вся эпоха заняла 42 секунд, а сама тренировка - 7 секунд. Что происходит в оставшиеся 42-7 = 35 секунд?

Насколько я понимаю, время обучения включает в себя: + все об обучении (FWD реквизит, расчет градиентов, обратный реквизит)

Является ли оставшееся время чистой загрузкой и масштабированием изображений?


    Epoch 1/50
    50/50 [==============================] - *9s 186ms/step* - loss: 0.6557 - acc: 0.9076
     - **53s** - loss: 0.8610 - acc: 0.8472 - val_loss: 0.6557 - val_acc: 0.9076

    Epoch 2/50
    50/50 [==============================] - *7s 147ms/step* - loss: 0.4148 - acc: 0.9478
     - **41s** - loss: 0.2432 - acc: 0.9097 - val_loss: 0.4148 - val_acc: 0.9478

    Epoch 3/50
    50/50 [==============================] - *8s 158ms/step* - loss: 0.5873 - acc: 0.9384 - **42s** - loss: 0.1696 - acc: 0.9335 - val_loss: 0.5873 - val_acc: 0.9384

    Epoch 4/50
    50/50 [==============================] - *7s 149ms/step* - loss: 0.5356 - acc: 0.9492
     - **41s** - loss: 0.1274 - acc: 0.9548 - val_loss: 0.5356 - val_acc: 0.9492
    .....

Если это имеет значение: я использую генератор изображений (см. Код ниже) и расширение. Небольшие (обычно <500 КБ) картинки загружаются с SSD (Samsung 960 1 ТБ). </p>

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255.)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(train_dir,
                                                    batch_size=20,
                                                    class_mode='binary',
                                                    target_size=(IMAGE_WIDTH, IMAGE_HEIGHT))    

Большое спасибо, ребята.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...