內存溢出問題是參加kaggle比賽或者做大數據量實驗的第一個攔路虎。
以前做的練手小項目導致新手產生一個慣性思維——讀取訓練集圖片的時候把所有圖讀到內存中,然後分批訓練。
其實這是有問題的,很容易導致OOM。現在內存一般16G,而訓練集圖片通常是上萬張,而且RGB圖,還很大,VGG16的圖片一般是224x224x3,上萬張圖片,16G內存根本不夠用。這時候又會想起——設置batch,但是那個batch的輸入參數卻又是圖片,它只是把傳進去的圖片分批送到顯卡,而我OOM的地方恰是那個“傳進去”的圖片,怎麼辦?
解決思路其實說來也簡單,打破思維定式就好了,不是把所有圖片讀到內存中,而是隻把所有圖片的路徑一次性讀到內存中。
大致的解決思路爲:
將上萬張圖片的路徑一次性讀到內存中,自己實現一個分批讀取函數,在該函數中根據自己的內存情況設置讀取圖片,只把這一批圖片讀入內存中,然後交給模型,模型再對這一批圖片進行分批訓練,因爲內存一般大於等於顯存,所以內存的批次大小和顯存的批次大小通常不相同。
下面代碼分別介紹Tensorflow和Keras分批將數據讀到內存中的關鍵函數。Tensorflow對初學者不太友好,所以我個人現階段更習慣用它的高層API Keras來做相關項目,下面的TF實現是之前不會用Keras分批讀時候參考的一些列資料,在模型訓練上仍使用Keras,只有分批讀取用了TF的API。
Tensorlow
在input.py裏寫get_batch函數。
def get_batch(X_train, y_train, img_w, img_h, color_type, batch_size, capacity):
'''
Args:
X_train: train img path list
y_train: train labels list
img_w: image width
img_h: image height
batch_size: batch size
capacity: the maximum elements in queue
Returns:
X_train_batch: 4D tensor [batch_size, width, height, chanel],\
dtype=tf.float32
y_train_batch: 1D tensor [batch_size], dtype=int32
'''
X_train = tf.cast(X_train, tf.string)
y_train = tf.cast(y_train, tf.int32)
# make an input queue
input_queue = tf.train.slice_input_producer([X_train, y_train])
y_train = input_queue[1]
X_train_contents = tf.read_file(input_queue[0])
X_train = tf.image.decode_jpeg(X_train_contents, channels=color_type)
X_train = tf.image.resize_images(X_train, [img_h, img_w],
tf.image.ResizeMethod.NEAREST_NEIGHBOR)
X_train_batch, y_train_batch = tf.train.batch([X_train, y_train],
batch_size=batch_size,
num_threads=64,
capacity=capacity)
y_train_batch = tf.one_hot(y_train_batch, 10)
return X_train_batch, y_train_batch
在train.py文件中訓練(下面不是純TF代碼,model.fit是Keras的擬合,用純TF的替換就好了)。
X_train_batch, y_train_batch = inp.get_batch(X_train, y_train,
img_w, img_h, color_type,
train_batch_size, capacity)
X_valid_batch, y_valid_batch = inp.get_batch(X_valid, y_valid,
img_w, img_h, color_type,
valid_batch_size, capacity)
with tf.Session() as sess:
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
try:
for step in np.arange(max_step):
if coord.should_stop() :
break
X_train, y_train = sess.run([X_train_batch,
y_train_batch])
X_valid, y_valid = sess.run([X_valid_batch,
y_valid_batch])
ckpt_path = 'log/weights-{val_loss:.4f}.hdf5'
ckpt = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(ckpt_path,
monitor='val_loss',
verbose=1,
save_best_only=True,
mode='min')
model.fit(X_train, y_train, batch_size=64,
epochs=50, verbose=1,
validation_data=(X_valid, y_valid),
callbacks=[ckpt])
del X_train, y_train, X_valid, y_valid
except tf.errors.OutOfRangeError:
print('done!')
finally:
coord.request_stop()
coord.join(threads)
sess.close()
Keras
keras文檔中對fit、predict、evaluate這些函數都有一個generator,這個generator就是解決分批問題的。
關鍵函數:fit_generator
# 讀取圖片函數
def get_im_cv2(paths, img_rows, img_cols, color_type=1, normalize=True):
'''
參數:
paths:要讀取的圖片路徑列表
img_rows:圖片行
img_cols:圖片列
color_type:圖片顏色通道
返回:
imgs: 圖片數組
'''
# Load as grayscale
imgs = []
for path in paths:
if color_type == 1:
img = cv2.imread(path, 0)
elif color_type == 3:
img = cv2.imread(path)
# Reduce size
resized = cv2.resize(img, (img_cols, img_rows))
if normalize:
resized = resized.astype('float32')
resized /= 127.5
resized -= 1.
imgs.append(resized)
return np.array(imgs).reshape(len(paths), img_rows, img_cols, color_type)
獲取批次函數,其實就是一個generator
def get_train_batch(X_train, y_train, batch_size, img_w, img_h, color_type, is_argumentation):
'''
參數:
X_train:所有圖片路徑列表
y_train: 所有圖片對應的標籤列表
batch_size:批次
img_w:圖片寬
img_h:圖片高
color_type:圖片類型
is_argumentation:是否需要數據增強
返回:
一個generator,x: 獲取的批次圖片 y: 獲取的圖片對應的標籤
'''
while 1:
for i in range(0, len(X_train), batch_size):
x = get_im_cv2(X_train[i:i+batch_size], img_w, img_h, color_type)
y = y_train[i:i+batch_size]
if is_argumentation:
# 數據增強
x, y = img_augmentation(x, y)
# 最重要的就是這個yield,它代表返回,返回以後循環還是會繼續,然後再返回。就比如有一個機器一直在作累加運算,但是會把每次累加中間結果告訴你一樣,直到把所有數加完
yield({'input': x}, {'output': y})
訓練函數
result = model.fit_generator(generator=get_train_batch(X_train, y_train, train_batch_size, img_w, img_h, color_type, True),
steps_per_epoch=1351,
epochs=50, verbose=1,
validation_data=get_train_batch(X_valid, y_valid, valid_batch_size,img_w, img_h, color_type, False),
validation_steps=52,
callbacks=[ckpt, early_stop],
max_queue_size=capacity,
workers=1)
就是這麼簡單。但是當初從0到1的過程很難熬,每天都沒有進展,沒有頭緒,急躁佔據了思維的大部,熬過了這個階段,就會一切順利,不是運氣,而是踩過的從0到1的每個腳印累積的靈感的爆發,從0到1的腳印越多,後面的路越順利。
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