以前做的练手小项目导致新手产生一个惯性思维——读取训练集图片的时候把所有图读到内存中，然后分批训练。
其实这是有问题的，很容易导致OOM。现在内存一般16G，而训练集图片通常是上万张，而且RGB图，还很大，VGG16的图片一般是224x224x3，上万张图片，16G内存根本不够用。这时候又会想起——设置batch，但是那个batch的输入参数却又是图片，它只是把传进去的图片分批送到显卡，而我OOM的地方恰是那个“传进去”的图片，怎么办？
解决思路其实说来也简单，打破思维定式就好了，不是把所有图片读到内存中，而是只把所有图片的路径一次性读到内存中。
大致的解决思路为：
将上万张图片的路径一次性读到内存中，自己实现一个分批读取函数，在该函数中根据自己的内存情况设置读取图片，只把这一批图片读入内存中，然后交给模型，模型再对这一批图片进行分批训练，因为内存一般大于等于显存，所以内存的批次大小和显存的批次大小通常不相同。
下面代码分别介绍Tensorflow和Keras分批将数据读到内存中的关键函数。Tensorflow对初学者不太友好，所以我个人现阶段更习惯用它的高层API Keras来做相关项目，下面的TF实现是之前不会用Keras分批读时候参考的一些列资料，在模型训练上仍使用Keras，只有分批读取用了TF的API。
TensorFlow
在input.py里写get_batch函数。
- 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文件中训练（下面不是纯TF代码，model.fit是Keras的拟合，用纯TF的替换就好了）。
- 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文档中对fit、predict、evaluate这些函数都有一个generator，这个generator就是解决分批问题的。
关键函数：fit_generator
- # 读取图片函数
- def get_im_cv2(paths, img_rows, img_cols, color_type=1, normalize=True):
- '''
- 参数：
- paths：要读取的图片路径列表
- img_rows:图片行
- img_cols:图片列
- color_type:图片颜色通道
- 返回:
- imgs: 图片数组
- '''
- # 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)
获取批次函数，其实就是一个generator
- def get_train_batch(X_train, y_train, batch_size, img_w, img_h, color_type, is_argumentation):
- '''
- 参数：
- X_train：所有图片路径列表
- y_train: 所有图片对应的标签列表
- batch_size:批次
- img_w:图片宽
- img_h:图片高
- color_type:图片类型
- is_argumentation:是否需要数据增强
- 返回:
- 一个generator，
- x: 获取的批次图片
- y: 获取的图片对应的标签
- '''
- 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:
- # 数据增强
- x, y = img_augmentation(x, y)
- # 最重要的就是这个yield，它代表返回，返回以后循环还是会继续，然后再返回。就比如有一个机器一直在作累加运算，但是会把每次累加中间结果告诉你一样，直到把所有数加完
- yield({'input': x}, {'output': y})
训练函数
- 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)
就是这么简单。但是当初从0到1的过程很难熬，每天都没有进展，没有头绪，急躁占据了思维的大部，熬过了这个阶段，就会一切顺利，不是运气，而是踩过的从0到1的每个脚印累积的灵感的爆发，从0到1的脚印越多，后面的路越顺利。
