在Theano中使用GPU进行数据扩充

Question

我是Theano和Deep Learning的新手，我正在Theano中运行我的实验，但我想通过直接使用GPU进行数据增加来减少每个时期花费的时间。

不幸的是我不能使用PyCuda，所以我想知道是否可以使用Theano进行基本的数据扩充。例如，在图像中翻译或旋转，同时我在使用Numpy的CPU中使用scipy函数，但它很慢。

Answer 1

如果数据增强是计算图的一部分，并且可以在GPU上执行，那么它自然会在GPU上执行。因此，问题缩小为“是否可以使用GPU上的Theano张量操作来执行常见的数据增强任务”。

如果您要应用的转换只是翻译，您可以使用theano.tensor.roll，然后进行一些屏蔽。如果您也想要旋转，请查看this implementation of spatial transformer network。特别是看一下_transform函数，它将一个矩阵theta作为输入，它具有2x3变换（左2x2是旋转，右1x2是平移）每个样本和实际样本一个，并应用旋转并转换为这些样本。我没有确认它的功能是针对GPU进行了优化的（即可能是CPU上执行该功能的瓶颈，这将使其不适合您的用例），但这是一个很好的起点。