tensorflow - 是否可以在 keras 中设置动态批量大小？

Question

我查看或编写的 Keras 代码在训练期间具有固定的批大小(即 32、64、128 ......)。我想知道是否有可能具有动态批量大小。 (例如，第一次迭代为 104，下一次迭代为 82，下一次为 95，依此类推。)

我目前正在使用 tensorflow 后端。

Answer 1

如果您进行循环训练与合身训练，这是可能的。一个例子

from random import shuffle    

dataSlices = [(0,104),(104,186),(186,218)]

for epochs in range(0,10):
    shuffle(dataSlices)
    for i in dataSlices:
        x,y = X[i[0]:i[1],:],Y[i[0]:i[1],:]
        model.fit(x,y,epochs=1,batchsize=x.shape[0])
        #OR as suggest by Daniel Moller
        #model.train_on_batch(x,y)

这将假设您的数据是 2d numpy 数组。这个想法可以进一步扩展为使用 fit_generator()如果您愿意，可以代替 for 循环(请参阅 docs )。