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Keras 刚刚警告我:
UserWarning: Method on_batch_end() is slow compared to the batch update (0.988304). Check your callbacks.
我的 keras 脚本中没有回调,但我正在使用 DataGenerator
(keras.utils.Sequence
)。这会是个问题吗?
对于DataGenerator
,我实现了__init__()
、__len__()
、__getitem()__
和 on_epoch_end
方法。
对于 on_epoch_end
,我有:
def on_epoch_end(self):
"""
This method will be called between every epoch, so we can shuffle the
indexes here.
"""
self.indexes = np.arange(len(self.image_names))
if self.shuffle:
np.random.shuffle(self.indexes)
完整的调用栈如下:
Using TensorFlow backend. /var/lib/condor/execute/slot1/dir_30551/anaconda/envs/cellimage/lib/python3.6/site-packages/skimage/transform/_warps.py:84: UserWarning: The default mode, 'constant', will be changed to 'reflect' in skimage 0.15.
warn("The default mode, 'constant', will be changed to 'reflect' in " /var/lib/condor/execute/slot1/dir_30551/anaconda/envs/cellimage/lib/python3.6/site-packages/keras/callbacks.py:120: UserWarning: Method on_batch_end() is slow compared to the batch update (0.586719). Check your callbacks. % delta_t_median)
/var/lib/condor/execute/slot1/dir_30551/anaconda/envs/cellimage/lib/python3.6/site-packages/keras/callbacks.py:120: UserWarning: Method on_batch_end() is slow compared to the batch update (0.988304). Check your callbacks. % delta_t_median)
最佳答案
这可能与您的 verbose
设置有关。
我看到的是一样的。我相信这是因为我在调用 fit()
时有 verbose=1
- 即打印进度条和当前统计信息是一个批处理结束任务,它也需要长的。如果我设置仅在纪元结束时打印的 verbose=2
或根本不打印的 verbose=0
,警告就会停止,这一假设得到了证据的支持。如果我增加批量大小,警告也会停止。
关于python - Keras:方法 on_batch_end() 很慢但我没有回调?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50469757/
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