Question

我正在使用带有tensorflow后端的Keras。我需要从目录中提取一堆图像，包括输入和输出，并使用它们来拟合模型。我正在使用Keras库中的ImageDataGenerator.flow_from_directory()函数来创建两个生成器，一个生成器提取输入文件，另一个生成器提取输出文件。

Keras model.fit_generator（）函数仅使用一个生成器，因此我使用zip（generator_1，generator_2）将其合并为一个生成器。但是，这导致我的程序死机，甚至无法完成。

def fit_model(self, batch_size, epochs, initial_epoch, callbacks):
    short_generator = self.train_datagen.flow_from_directory('../screenshots/short', class_mode=None, target_size=(self.x_res,self.y_res))
    long_generator = self.train_datagen.flow_from_directory('../screenshots/long', class_mode=None, target_size=(self.x_res,self.y_res))
    print('zipping generators')
    generator = zip(short_generator, long_generator)
    print('done zipping generators')
    self.model.fit_generator(generator, steps_per_epoch=math.ceil(1190/self.batch_size), epochs=10)
    self.model.save('./weights/finished.h5')

这将导致打印“ zipping generators”，但不会打印“ done zipping generators”

Answer 1

我解决了这个问题，并想向其他人解释：

我不知道是否总是如此，但是对我来说，因为zip（）在Python 2.7中运行，所以它冻结了。在Python 3.x中，它实际上可以在一两秒钟内运行。我没有卸载Python 2，但通过执行以下操作下载了我需要的Python 3表单中的所有依赖项：

python3 -m pip install tensorflow-gpu, keras, numpy, etc...

然后我通过以下方式调用了脚本

python3 myscript.py

代替

python myscript.py

效果很好。

Answer 2

您可以通过将zip替换为itertools.izip而无需切换到3.X来解决问题。

zip在Python 2.X中渴望并返回一个列表，而itertools.izip（在Python 3.X`中变为zip）产生了一个惰性序列。

为什么在使用zip（）时python冻结？

2 个答案: