為什麼我的 Keras 模型在訓(xùn)練期間似乎只使用了 Fashion MNIST 資料集的一部分，即使它正在處理 1875 個批次？
Nov 04, 2024 am 09:06 AM
Keras 訓(xùn)練限制：解決部分資料集使用
使用Keras 訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)路模型時，確保整個資料集是至關(guān)重要的訓(xùn)練期間使用。然而，在某些情況下，使用者可能會遇到僅使用一小部分資料的問題。本文探討了一個特定案例，其中在 Fashion MNIST 資料集上訓(xùn)練的模型僅使用部分可用數(shù)據(jù)，提供了全面的解釋和解決方案。
提供的程式碼片段利用 model.fit() 方法預(yù)設(shè)參數(shù)，其中批次大小為 32。這意味著在每次迭代或 epoch 期間，模型都會處理訓(xùn)練資料集中的 32 個樣本。對於包含 60,000 個樣本的 Fashion MNIST 資料集，模型需要多次迭代整個資料集才能完成訓(xùn)練。然而，控制臺中顯示的輸出表明模型在 1875 次迭代中完成了一個 epoch。
出現(xiàn)這種差異是因為 model.fit() 方法報告的是訓(xùn)練期間處理的批次數(shù)，而不是總數(shù)樣品。因此，在本例中，模型對 1875 個批次進(jìn)行訓(xùn)練，每個批次包含 32 個樣本，總共有 1875 * 32 = 60,000 個樣本。這意味著該模型確實(shí)在利用整個資料集進(jìn)行訓(xùn)練，儘管在每個時期顯示「1875/1875」的誤導(dǎo)性進(jìn)度條。
為了避免混淆並準(zhǔn)確追蹤訓(xùn)練過程的進(jìn)度，它建議計算並顯示每個時期處理的樣本數(shù)。這可以透過修改列印進(jìn)度的程式碼來實(shí)現(xiàn)，如下所示：
<code class="python">for epoch in range(10):
print(f"Current Epoch: {epoch + 1}")
for batch_idx in range(1875):
model.train_step((train_images[batch_idx * 32 : (batch_idx + 1) * 32],
train_labels[batch_idx * 32 : (batch_idx + 1) * 32]))
print(f"Batch {batch_idx + 1} processed.")</code>
使用此方法，控制臺將同時顯示批次和樣本的進(jìn)度，讓您清楚地了解訓(xùn)練過程並確認(rèn)模型正在按預(yù)期利用整個數(shù)據(jù)集。
以上是為什麼我的 Keras 模型在訓(xùn)練期間似乎只使用了 Fashion MNIST 資料集的一部分，即使它正在處理 1875 個批次？的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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