CNTK：从用于多 GPU 训练的 numpy 数组创建 MinibatchSource

Question

我在 numpy 数组中有我的预处理图像数据，我的脚本在 feeding numpy array. From what I understood, we need to create MinibatchSource for multiple GPU training. I'm checking this example (ConvNet_CIFAR10_DataAug_Distributed.py) 的单个 GPU 上工作良好）用于分布式训练，但是它使用 *_map.txt，这基本上是一个列表图像文件的路径（例如 png）。我想知道最好的方法是从 numpy 数组创建 MinibatchSource，而不是将 numpy 数组转换回 png 文件。

Answer 1

您可以创建复合读取器，将多个图像反序列化器组合到一个源中。首先，您需要创建两个地图文件（带有虚拟标签）。一个将包含所有输入图像，另一个将包含相应的目标图像。下面的代码是一个最小的实现，假设文件被称为 map1.txt 和 map2.txt

import numpy as np
import cntk as C
import cntk.io.transforms as xforms 
import sys

def create_reader(map_file1, map_file2):
    transforms = [xforms.scale(width=224, height=224, channels=3, interpolations='linear')]
    source1 = C.io.ImageDeserializer(map_file1, C.io.StreamDefs(
        source_image = C.io.StreamDef(field='image', transforms=transforms)))
    source2 = C.io.ImageDeserializer(map_file2, C.io.StreamDefs(
        target_image = C.io.StreamDef(field='image', transforms=transforms)))
    return C.io.MinibatchSource([source1, source2], max_samples=sys.maxsize, randomize=True)

x = C.input_variable((3,224,224))
y = C.input_variable((3,224,224))
# world's simplest model
model = C.layers.Convolution((3,3),3, pad=True)
z = model(x)
loss = C.squared_error(z, y)

reader = create_reader("map1.txt", "map2.txt")
trainer = C.Trainer(z, loss, C.sgd(z.parameters, C.learning_rate_schedule(.00001, C.UnitType.minibatch)))

minibatch_size = 2

input_map={
    x: reader.streams.source_image,
    y: reader.streams.target_image
}

for i in range(30):
    data=reader.next_minibatch(minibatch_size, input_map=input_map)
    print(data)
    trainer.train_minibatch(data)

CNTK：从用于多 GPU 训练的 numpy 数组创建 MinibatchSource

CNTK: Create MinibatchSource from numpy array for multi GPU training

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