কেরাসের ফিট () এবং ফিট_জেনেটর () এর মধ্যে পার্থক্য কী?

Question

কেরাসের মধ্যে fit()এবং পার্থক্য কী fit_generator()?

আমি কখন fit()বনাম ব্যবহার করা উচিত fit_generator()?

Answer 1

Keras সালে fit()অনেক sklearn এর হইয়া পদ্ধতি, যেখানে আপনি এক্স মান এবং y মান হিসাবে টার্গেট হিসাবে বৈশিষ্ট্য অ্যারের পাস অনুরূপ। আপনি পুরো পদ্ধতিটিতে একবারে পুরো ডেটাসেটটি পাস করেন। এছাড়াও, যদি আপনি নিজের স্মৃতিতে (ছোট ডাটাবেস) পুরো ডেটা লোড করতে পারেন তবে এটি ব্যবহার করুন।

ইন fit_generator(), আপনি x এবং y সরাসরি পাস করবেন না, পরিবর্তে তারা জেনারেটর থেকে আসে । কেরাস ডকুমেন্টেশনে যেমন লেখা আছে , মাল্টিপ্রসেসিং ব্যবহার করার সময় নকল ডেটা এড়াতে চাইলে জেনারেটরটি ব্যবহৃত হয়। এটি ব্যবহারিক উদ্দেশ্যে, যখন আপনার কাছে বড় ডেটাসেট থাকে।

এটি সম্পর্কে আরও বুঝতে এখানে একটি লিঙ্ক দেওয়া হয়েছে-

আপনি যদি একটি বড় ডেটাসেটে গভীর শেখার মডেলটি প্রশিক্ষণের পরিকল্পনা করেন তবে কেরাস সম্পর্কে আপনার একটি জিনিস জানা উচিত

রেফারেন্সের জন্য আপনি এই বইটি পরীক্ষা করতে পারেন- https://github.com/hktxt/bookshelf/blob/master/Computer%20S ینس/Dip%20Learning%20with%20Python%2C%20Fran%C3%A7ois%20Chollet.pdf

Comments

হাই অঙ্কিত, আপনার লিঙ্ক গভীর করে তোলা // ডাব্লুপি- কনটেন্ট / আপলোডস / ২০১/ / ১২ / ......... কাজ করে না। আপনার একটি কাজের লিঙ্ক আছে?

— চিদু মুর্তি

@ চিদুমূর্তি তথ্যের জন্য ধন্যবাদ। আমি লিঙ্কটি সম্পাদনা করেছি।

— অঙ্কিত শেঠ

ডকুমেন্টেশন অনুসারে, আমরা পদ্ধতিতে ফিট করতে জেনারেটরগুলিও পাস করতে পারি। সুতরাং আমি এখনও বুঝতে পারি না কেন আমাদের আলাদা ফিট_জেনেটর পদ্ধতি দরকার? tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/ মডেল

— #

Answer 2

সেখানে Keras মধ্যে পার্থক্য আরো আছে fitএবং fit.generatorতুলনায় চোখের পূরণ। আমার এমন একটি ডেটাসেট ছিল যা ব্যবহার করে মডেলটি পুরোপুরি শিখেছে fit.generator। ডেটাসেটটি খুব বড় না হওয়ায় আমি fitপরিবর্তে পরিবর্তিত করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি fit.generator। আমার অবাক করার মতো জায়গাটিতে শিক্ষার বক্ররেখা ছিল। স্ক্র্যাচ থেকে শুরু করতে হবে start অনুমান করুন প্রতিটি ফাংশনে যেভাবে গ্রেডিয়েন্টগুলি আপডেট করা হয় তা বেশ উল্লেখযোগ্যভাবে পৃথক। সতর্ক থাকুন।