浅谈keras2 predict和fit_generator的坑

1. Introduction

在深度学习领域中，Keras是一个非常受欢迎的深度学习库。它提供了简洁易用的API，使得构建神经网络变得更加简单。其中的predict和fit_generator是两个常用的函数，但在使用过程中可能会遇到一些坑。本文将详细讨论这两个函数的使用方法以及一些需要注意的地方。

2. Keras中的predict函数

在Keras中，predict函数用于进行模型的预测。它接受输入数据并返回预测结果。然而，在使用predict函数时，有一个参数temperature会对预测结果产生影响。temperature的值控制了输出结果的"平缓程度"，较小的值会增加输出结果的多样性，而较大的值则会使结果更加确定。根据要求，本文将使用temperature=0.6的值进行预测。

3. Keras中的fit_generator函数

fit_generator函数用于在训练集上训练模型。它将使用生成器生成的小批量数据进行训练。使用fit_generator函数时，需要注意一些问题。首先是生成器的定义。生成器需要返回一个元组，其中包含输入数据和对应的标签。其次是数据生成的顺序。由于fit_generator函数在训练时是并行处理多个批次的数据，因此需要保证生成的数据顺序是确定的。此外，还需要注意在每个epoch结束时重置生成器的状态。

3.1 生成器的定义

在定义生成器时，需要注意传递参数。特别是batch_size的选择。选择适当的batch_size可以提高训练速度和泛化能力。在生成器中使用yield语句返回生成的数据。以下是一个示例：

def data_generator(batch_size):


# 生成数据的代码...


yield (input_data, labels)

3.2 数据生成的顺序

保证数据生成的顺序是确定的非常重要。可以使用random.shuffle()函数对输入数据进行洗牌操作，以保证数据的随机性。以下是一个示例：

import random
def data_generator(batch_size):


# 生成数据的代码...


random.shuffle(data)


yield (input_data, labels)

3.3 重置生成器的状态

在每轮epoch结束后，需要重置生成器的状态。这样可以确保下一轮的数据生成从头开始。可以使用generator.reset()方法重置生成器的状态。以下是一个示例：

def data_generator(batch_size):


# 生成数据的代码...
def reset_generator(generator):


generator.reset()

4. 总结

本文详细讨论了Keras中的predict和fit_generator函数的使用方法以及一些需要注意的地方。通过对temperature的设置，我们可以控制模型预测结果的平缓程度。在使用fit_generator函数时，需要注意生成器的定义，数据生成的顺序以及重置生成器的状态。通过正确使用这两个函数，可以更好地进行模型预测和训练。