python - 数据增强期间的 Keras CONV 训练似乎显示错误的批量大小和训练示例数量

Question

我正在学习如何使用 Keras 和 CIFAR-10 数据集实现数据增强。我正在在线教程和这本书的帮助下学习Deep learning with Keras.

代码具体详情为here .

这是我的问题，我确信它与我的一些误解有关:

这是我的 CONV 设置。

 IMG_CHANNELS = 3
 IMG_ROWS = 32
 IMG_COLS = 32
 BATCH_SIZE = 128
 NB_EPOCH = 50
 NB_CLASSES = 10
 VERBOSE = 1
 VALIDATION_SPLIT = 0.2
 OPTIM = RMSprop()

加载数据集，转换为分类、 float 并标准化:

(X_train, y_train), (X_test, y_test) = cifar10.load_data()
Y_train = np_utils.to_categorical(y_train, NB_CLASSES)
Y_test = np_utils.to_categorical(y_test, NB_CLASSES) 
X_train = X_train.astype('float32')
X_test = X_test.astype('float32')
X_train /= 255
X_test /= 255

创建生成器

datagen = ImageDataGenerator(
        featurewise_center=False,  # set input mean to 0 over the dataset
        samplewise_center=False,  # set each sample mean to 0
        featurewise_std_normalization=False,  # divide inputs by std of the dataset
        samplewise_std_normalization=False,  # divide each input by its std
        zca_whitening=False,  # apply ZCA whitening
        rotation_range=0,  # randomly rotate images in the range (degrees, 0 to 180)
        width_shift_range=0.1,  # randomly shift images horizontally (fraction of total width)
        height_shift_range=0.1,  # randomly shift images vertically (fraction of total height)
        horizontal_flip=True,  # randomly flip images
        vertical_flip=False)  # randomly flip images
 datagen.fit(X_train)

训练模型(我没有列出模型)

model.fit_generator(datagen.flow(X_train, Y_train,
                   batch_size=BATCH_SIZE),
                   samples_per_epoch=X_train.shape[0],
                   nb_epoch=NB_EPOCH, 
                   verbose=VERBOSE)

我的问题是，当我训练时，会显示以下内容:

 Epoch 1/40
 390/390 [==============================] - 199s - loss: 0.9751 - acc: 0.6588 

我不明白为什么我会得到 390 个示例。 Samples_per_epoch 等于 X_train.shape[0]，即 50000，批处理大小为 128，因此我认为它应该以 128 为批处理，达到 50000。

Answer 1

进度条不显示样本数，而是显示步骤数或批处理数(当您使用 model.fit 而不是 model.fit_generator 时，它会自动显示显示样本)。每批处理包含128个 sample ，总共50,000个 sample 。 50,000/128 = 390.625。这就是为什么您看到的是 390 而不是 50,000。

由于您正在使用model.fit_generator，因此无法显示样本总数。除非您将 batch_size 设置为 1。原因是生成器预计会无限循环其数据，直到 steps_per_epochs 或 samples_per_epoch 达到阈值 (*) .

顺便说一句，您可以在 model.fit 中使用回调 ProgbarLogger 更改此设置，请查看 here .