Keras 数据生成器预测相同数量的值

Question

我已经实现了一个基于 CNN 的回归模型，该模型使用数据生成器来使用我拥有的大量数据。培训和评估工作良好，但预测存在问题。例如，如果我想从 50 个样本的测试数据集中预测值，我使用批大小为 5 的 model.predict。问题是 model.predict returns 5 个值重复 10 次，而不是 50 个不同的值。如果我将批量大小更改为 1，也会发生同样的事情，它将 return 一个值 50 次。

为了解决这个问题，我使用了完整的批处理大小（在我的示例中为 50），并且成功了。但是我不能在我的整个测试数据上使用这个方法，因为它太大了。

你有没有其他的解决办法，或者我的方法有什么问题？

我的数据生成器代码：

import numpy as np
import keras

class DataGenerator(keras.utils.Sequence):
    'Generates data for Keras'
    def __init__(self, list_IDs, data_X, data_Z, target_y batch_size=32, dim1=(120,120),
                 dim2 = 80, n_channels=1, shuffle=True):
        'Initialization'
        self.dim1 = dim1
        self.dim2 = dim2
        self.batch_size = batch_size
        self.data_X = data_X
        self.data_Z = data_Z
        self.target_y = target_y
        self.list_IDs = list_IDs
        self.n_channels = n_channels
        self.shuffle = shuffle
        self.on_epoch_end()

    def __len__(self):
        'Denotes the number of batches per epoch'
        return int(np.floor(len(self.list_IDs) / self.batch_size))

    def __getitem__(self, index):
        'Generate one batch of data'
        # Generate indexes of the batch
        indexes = self.indexes[index*self.batch_size:(index+1)*self.batch_size]

        # Find list of IDs
        list_IDs_temp = [self.list_IDs[k] for k in range(len(indexes))]

        # Generate data
        ([X, Z], y) = self.__data_generation(list_IDs_temp)

        return ([X, Z], y)

    def on_epoch_end(self):
        'Updates indexes after each epoch'
        self.indexes = np.arange(len(self.list_IDs))
        if self.shuffle == True:
            np.random.shuffle(self.indexes)

    def __data_generation(self, list_IDs_temp):
        'Generates data containing batch_size samples' # X : (n_samples, *dim, n_channels)
        # Initialization
        X = np.empty((self.batch_size, *self.dim1, self.n_channels))
        Z = np.empty((self.batch_size, self.dim2))
        y = np.empty((self.batch_size))

        # Generate data
        for i, ID in enumerate(list_IDs_temp):
            # Store sample
            X[i,] = np.load('data/' + data_X + ID + '.npy')
            Z[i,] = np.load('data/' + data_Z + ID + '.npy')

            # Store target
            y[i] = np.load('data/' + target_y + ID + '.npy')

我怎么调用model.predict()

predict_params = {'list_IDs': 'indexes', 
                  'data_X': 'images',
                  'data_Z': 'factors',
                  'target_y': 'True_values'
                  'batch_size': 5,
                  'dim1': (120,120),
                  'dim2': 80, 
                  'n_channels': 1,
                  'shuffle'=False}

# Prediction generator
prediction_generator = DataGenerator(test_index, **predict_params)

predition_results = model.predict(prediction_generator, steps = 1, verbose=1)

Answer 1

根据解决方案，您需要将steps更改为您要测试的图像总数。尝试：

# Assuming test_index is a list
predition_results = model.predict(prediction_generator, steps = len(test_index), verbose=1)

Answer 2

当您使用生成器时，您指定了批量大小。 model.predict 将产生批量大小的输出预测数。如果你设置 steps=1 那就是你将得到的所有预测。要设置步骤，您应该取您拥有的样本数并将其除以批量大小。例如，如果您有 50 张批量大小为 5 的图像，那么您应该将步长设置为 10。理想情况下，您希望恰好通过测试集一次。下面的代码将确定批量大小和执行此操作的步骤。在代码中 b_max 是一个限制最大批量大小的值 select 。您应该根据您的内存大小设置此项以避免 OOM（内存不足）错误。在下面的代码中，参数长度等于您拥有的测试样本数。

length=500
b_max=80
batch_size=sorted([int(length/n) for n in range(1,length+1) if length % n ==0 and length/n<=b_max],reverse=True)[0]  
steps=int(length/batch_size)

结果将是batch_size= 50 步=10。请注意，如果长度是质数，结果将是 batch_size=1 和 steps=length

Answer 3

如果我们查看您的 __getitem__ 函数，我们可以看到这段代码：

        list_IDs_temp = [self.list_IDs[k] for k in range(len(indexes))]

此代码将始终 return 相同的数字 ID，因为索引的长度 len 始终相同（至少只要所有批次具有相同数量的样本）并且我们每次只循环前几个索引。

您已经预先提取了当前批次的索引，因此根本不需要错误的行。以下代码应该有效：

    def __getitem__(self, index):
        'Generate one batch of data'
        # Generate indexes of the batch
        list_IDs_temp = self.indexes[index*self.batch_size:(index+1)*self.batch_size]

        # Generate data
        ([X, Z], y) = self.__data_generation(list_IDs_temp)

        return ([X, Z], y)

看看这段代码是否有效，你会得到不同的结果。您现在应该会得到错误的预测，因为在训练期间，您的模型也只会在与现在相同的几个数据点上进行训练。

Keras 数据生成器预测相同数量的值

Keras data generator predict same number of values

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