python - 大 HDF5 数据集，如何在每个纪元后高效地洗牌

Question

我目前正在使用大型图像数据集 (~60GB) 来训练 CNN (Keras/Tensorflow) 以执行简单的分类任务。图像是视频帧，因此在时间上高度相关，所以我在生成巨大的 .hdf5 文件时已经将数据洗牌了一次......为了将数据输入 CNN 而不必一次将整个数据集加载到内存中，我编写了一个简单的批处理生成器(请参见下面的代码)。现在我的问题:通常建议在每个训练时期后对数据进行洗牌，对吗？ (出于 SGD 收敛的原因？)但要这样做，我必须在每个纪元之后加载整个数据集并对其进行洗牌，这正是我想避免使用批处理生成器的...所以:在每个 epoch 之后打乱数据集真的那么重要吗？如果是的话，我怎样才能尽可能高效地做到这一点？这是我的批处理生成器的当前代码:

def generate_batches_from_hdf5_file(hdf5_file, batch_size, dimensions, num_classes):
"""
Generator that returns batches of images ('xs') and labels ('ys') from a h5 file.
"""
filesize = len(hdf5_file['labels'])

while 1:
    # count how many entries we have read
    n_entries = 0
    # as long as we haven't read all entries from the file: keep reading
    while n_entries < (filesize - batch_size):
        # start the next batch at index 0
        # create numpy arrays of input data (features)
        xs = hdf5_file['images'][n_entries: n_entries + batch_size]
        xs = np.reshape(xs, dimensions).astype('float32')

        # and label info. Contains more than one label in my case, e.g. is_dog, is_cat, fur_color,...
        y_values = hdf5_file['labels'][n_entries:n_entries + batch_size]
        #ys = keras.utils.to_categorical(y_values, num_classes)
        ys = to_categorical(y_values, num_classes)

        # we have read one more batch from this file
        n_entries += batch_size
        yield (xs, ys)

Answer 1

是的，改组可以提高性能，因为每次以相同顺序运行数据可能会让您陷入次优区域。

不要打乱整个数据。在数据中创建一个索引列表，然后将其洗牌。然后按顺序移动索引列表并使用其值从数据集中挑选数据。