使用tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory的tf.data.Dataset训练模型是非常慢的keras

Question

我正在使用tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory加载我的大型数据集。问题是，尽管我使用的是Google Colab GPU，但在fit_generator()中使用此方法时，训练阶段是如此缓慢。 代码是：

image_size = (224, 224)
batch_size = 32

data = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
     '/content/drive/My Drive/dataScience/september exam/data/trainImg',
    seed=1337,
    image_size=image_size,
    batch_size=batch_size,
)

培训：

model.fit_generator(train_dataset,
             epochs=50,
             verbose=1)

Answer 1

您可以尝试将图像形状减小为128x128，减小batch_size并使用Collab的GPU，应使用model.fit()。希望这可以帮助您优化时间。