keras使用Sequence类调用大规模数据集进行训练的实

在深度学习中，对大规模数据集进行训练是很常见的，但是在实际使用中，如果直接将所有数据一次性加载到内存中，不仅占用大量内存空间，还会导致运行速度缓慢，因此，需要一种方法来有效处理大规模数据集。在Keras中，我们可以使用Sequence类来实现这个目的。

1. Sequence类简介

Sequence类是Keras中的一个基础类，用于将大规模的数据集分成多个小批次进行训练。继承此类的子类需要定义__len__和__getitem__两个方法，以实现分批次读取数据。具体来说，__len__方法应返回数据集中的批次数，而__getitem__方法应返回一批次的数据。

1.1. 定义__len__方法

在定义__len__方法时，我们需要根据数据集的大小和批量大小计算出数据集中的批次数。例如，假设我们有10000张图像，希望每次使用64张图像进行训练，则__len__方法应返回10000/64=156这个值。

1.2. 定义__getitem__方法

在定义__getitem__方法时，我们需要指定每个批次的起始位置和结束位置，并返回该批次的数据。例如，假设我们有10张图像，索引分别为0-9，希望每次只使用2张图像进行训练，则__getitem__方法应如下所示：

def __getitem__(self, index):

    start = index * 2
    end = (index + 1) * 2
    batch_x = self.x[start:end]
    batch_y = self.y[start:end]
    return batch_x, batch_y

上述代码中，start和end分别表示了当前批次的起始位置和结束位置。batch_x和batch_y分别表示当前批次的输入和标签数据。

2. Sequence类的应用

下面，我们将以CIFAR10数据集为例，演示如何使用Sequence类进行训练。

2.1. CIFAR10数据集介绍

CIFAR10数据集是一个标准的图像分类数据集，包含10个不同类别的图像，每个类别有6000张图像。每个图像大小为32×32，包含RGB三个通道。该数据集已被广泛用于各种深度学习算法的基准测试。

2.2. Sequence类的实现

我们首先需要安装相关依赖库，并下载CIFAR10数据集。

!pip install keras tensorflow numpy

!wget https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz
!tar -xvzf cifar-10-python.tar.gz

接下来，我们可以编写一个继承自Sequence类的子类来实现数据集的处理。下面是完整的代码：

import numpy as np

import keras
import os
class CIFAR10Sequence(keras.utils.Sequence):
    def __init__(self, batch_size, data_dir='cifar-10-batches-py', train=True):
        self.batch_size = batch_size
        self.data_dir = data_dir
        self.train = train
        
        if self.train:
            self.num_samples = 50000
            self.x = []
            self.y = []
            for i in range(1, 6):
                batch = unpickle(os.path.join(self.data_dir, f'data_batch_{i}'))
                self.x.append(batch['data'])
                self.y.append(batch['labels'])
            self.x = np.concatenate(self.x, axis=0)
            self.y = np.concatenate(self.y, axis=0)
        else:
            self.num_samples = 10000
            batch = unpickle(os.path.join(self.data_dir, 'test_batch'))
            self.x = batch['data']
            self.y = np.array(batch['labels'])
            
        self.x = self.x.reshape([-1, 3, 32, 32])
        self.x = self.x.transpose([0, 2, 3, 1])
        self.y = keras.utils.to_categorical(self.y, num_classes=10)
        
    def __len__(self):
        return int(np.ceil(self.num_samples / float(self.batch_size)))
    def __getitem__(self, index):
        start = index * self.batch_size
        end = min(start + self.batch_size, self.num_samples)
        batch_x = self.x[start:end] / 255.0
        batch_y = self.y[start:end]
        return batch_x, batch_y
def unpickle(file):
    import pickle
    with open(file, 'rb') as f:
        data = pickle.load(f, encoding='bytes')
    return data

上述代码中，我们定义了CIFAR10Sequence类，并提供了以下功能：

* __init__方法：初始化Sequence对象

* __len__方法：返回数据集中的批次数

* __getitem__方法：返回每个批次的输入输出数据

在__init__方法中，我们首先读取数据集，并将输入数据和标签数据存储到内存中。其中，输入数据被归一化为0-1范围内的值。如果train=True，则读取CIFAR10数据集的前50000张图像，否则读取测试集中的10000张图像。读取过程中，我们使用了自定义的unpickle函数，该函数用于反序列化CIFAR10数据集。

在__len__方法中，我们使用了np.ceil方法来确保返回的批次数是一个整数。这里我们使用了float类型来确保在Python2.x中的运行正常。

在__getitem__方法中，我们首先计算出当前批次的起始和结束位置，然后从输入数据和标签数据中选择相应的批次并返回。

2.3. Sequence类的使用

使用CIFAR10Sequence类来训练模型十分简单，只需要在fit_generator方法中传入CIFAR10Sequence对象即可。下面是一个示例代码：

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from keras.optimizers import Adam
from keras.callbacks import LearningRateScheduler
def lr_schedule(epoch):
    lr = 1e-3
    if epoch > 80:
        lr *= 0.5e-3
    elif epoch > 60:
        lr *= 1e-3
    elif epoch > 40:
        lr *= 1e-2
    elif epoch > 20:
        lr *= 1e-1
    print('Learning rate: ', lr)
    return lr
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same', activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same', activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu'))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), padding='same', activation='relu'))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), padding='same', activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
optimizer = Adam(lr=lr_schedule(0))
model.compile(optimizer=optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
batch_size = 64
train_seq = CIFAR10Sequence(batch_size, train=True)
test_seq = CIFAR10Sequence(batch_size, train=False)
lr_scheduler = LearningRateScheduler(lr_schedule)
model.fit_generator(train_seq, epochs=100, validation_data=test_seq, callbacks=[lr_scheduler])

在上述代码中，我们首先定义了一个简单的卷积神经网络模型，并使用Adam优化器和学习率衰减策略。在训练模型时，我们使用了CIFAR10Sequence对象作为输入数据，并使用了LearningRateScheduler来自动调整学习率。