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我正在尝试创建一个自定义数据生成器,但不知道如何将 yield
函数与 __getitem__
方法内的无限循环相结合。
编辑:回答后我意识到我使用的代码是一个Sequence
,它不需要yield
语句。
目前我正在使用 return
语句返回多个图像:
class DataGenerator(tensorflow.keras.utils.Sequence):
def __init__(self, files, labels, batch_size=32, shuffle=True, random_state=42):
'Initialization'
self.files = files
self.labels = labels
self.batch_size = batch_size
self.shuffle = shuffle
self.random_state = random_state
self.on_epoch_end()
def __len__(self):
return int(np.floor(len(self.files) / self.batch_size))
def __getitem__(self, index):
# Generate indexes of the batch
indexes = self.indexes[index * self.batch_size:(index + 1) * self.batch_size]
files_batch = [self.files[k] for k in indexes]
y = [self.labels[k] for k in indexes]
# Generate data
x = self.__data_generation(files_batch)
return x, y
def on_epoch_end(self):
'Updates indexes after each epoch'
self.indexes = np.arange(len(self.files))
if self.shuffle == True:
np.random.seed(self.random_state)
np.random.shuffle(self.indexes)
def __data_generation(self, files):
imgs = []
for img_file in files:
img = cv2.imread(img_file, -1)
###############
# Augment image
###############
imgs.append(img)
return imgs
在此article我看到 yield
用于无限循环。我不太明白那个语法。循环是如何逃逸的?
最佳答案
您正在使用 Sequence API,它的工作方式与普通生成器略有不同。在生成器函数中,您可以使用 yield
关键字在 while True:
循环内执行迭代,因此每次 Keras 调用生成器时,它都会获取一批数据并它会自动环绕数据的末尾。
但在 Sequence 中,__getitem__
函数有一个 index
参数,因此不需要迭代或 yield
,执行此操作由 Keras 为您提供。这样做是为了使序列可以使用多处理并行运行,而旧的生成器函数是不可能的。
所以你正在以正确的方式做事,不需要改变。
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