LITMIR.BIZ

Скачать книгу

другого источника

      dataset = … # Ваш итерируемый набор данных, например, tf.data.Dataset

      # Определение размера батча

      batch_size = 32

      # Создание итератора данных

      data_iterator = dataset.batch(batch_size)

      # Цикл обучения модели

      for batch in data_iterator:

      # Обучение модели на текущем батче данных

      loss = model.train_on_batch(batch)

      ```

      В этом примере мы использовали метод `batch()` из `tf.data.Dataset`, чтобы создать итератор данных, который будет возвращать батчи данных размером `batch_size` на каждой итерации. Внутри цикла обучения модели мы передаем текущий батч данных в модель для обучения с помощью метода `train_on_batch()`.

      С использованием PyTorch:

      ```python

      import torch

      from torch.utils.data import DataLoader

      # Загрузка данных из файла или другого источника

      dataset = … # Ваш итерируемый набор данных, например, Dataset из torchvision или собственная реализация

      # Определение размера батча

      batch_size = 32

      # Создание итератора данных

      data_iterator = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

      # Цикл обучения модели

      for batch in data_iterator:

      # Перенос данных на устройство (GPU, если доступно)

      inputs, labels = batch

      inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)

      # Обучение модели на текущем батче данных

      loss = model.train_on_batch(inputs, labels)

      ```

      В этом примере мы использовали класс `DataLoader` из `torch.utils.data`, чтобы создать итератор данных, который будет возвращать батчи данных размером `batch_size` на каждой итерации. Мы также перемешали данные (параметр `shuffle=True`), чтобы обучение было более эффективным.

      Использование итератора данных позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных при обучении GAN и способствует более эффективному использованию доступной памяти.

      Аугментация данных (при необходимости)

      Аугментация данных (data augmentation) – это методика, которая заключается в дополнении исходных данных путем применения различных преобразований или искажений к существующим образцам данных. Это важный подход для увеличения разнообразия данных, улучшения обобщающей способности моделей и снижения риска переобучения.

      В контексте GAN аугментация данных особенно полезна, так как она позволяет моделям получить больше разнообразных примеров для обучения, что может улучшить способность генератора создавать разнообразные и реалистичные изображения. Также аугментация данных может помочь дискриминатору стать более устойчивым к различным вариациям в данных, что способствует более устойчивому и стабильному обучению GAN.

      Примеры преобразований искажения данных, которые можно использовать для аугментации данных в GAN:

      Отражение (зеркальное отражение): Отражение изображения по вертикальной или горизонтальной оси.

      Поворот: Поворот изображения на случайный угол.

      Сдвиг: Случайное смещение изображения на небольшое расстояние в горизонтальном и вертикальном направлениях.

      Масштабирование: Изменение масштаба изображения на случайный коэффициент.

      Изменение яркости и контраста: Внесение случайных изменений яркости и контраста.

      Добавление шума: Добавление случайного шума к изображению.

      Обрезка:

Скачать книгу