केरस में फिट () और फिट_जेनरेटर () के बीच अंतर क्या है?

Question

केरस में fit()और क्या अंतर है fit_generator()?

मुझे fit()बनाम का उपयोग कब करना चाहिए fit_generator()?

Answer 1

केरस में, fit()स्केलेर की फिट विधि के समान है, जहां आप एक्स मान के रूप में सुविधाओं की सरणी पास करते हैं और वाई मान के रूप में लक्ष्य करते हैं। आप अपने संपूर्ण डेटासेट को एक बार फिट विधि से पास करते हैं। इसके अलावा, इसका उपयोग करें यदि आप पूरे डेटा को अपनी मेमोरी (छोटे डेटासेट) में लोड कर सकते हैं।

इसमें fit_generator(), आप x और y को सीधे पास नहीं करते हैं, इसके बजाय वे एक जनरेटर से आते हैं । जैसा कि केरस प्रलेखन में लिखा गया है , जब आप मल्टीप्रोसेसिंग का उपयोग करते समय डुप्लिकेट डेटा से बचना चाहते हैं तो जनरेटर का उपयोग किया जाता है। यह व्यावहारिक उद्देश्य के लिए है, जब आपके पास बड़े डेटासेट होते हैं।

इसके बारे में अधिक समझने के लिए यहां एक लिंक दिया गया है-

यदि आप एक बड़े डेटासेट पर एक गहरे सीखने के मॉडल को प्रशिक्षित करने की योजना बनाते हैं, तो आपको केरस के बारे में पता होना चाहिए

संदर्भ के लिए आप इस पुस्तक को देख सकते हैं- https://github.com/hktxt/bookshelf/blob/master/Computer%20Science/Deep%20Learning%20with%20Python%2C%20%ran%C3%A7ois%20Chollet.pdf

Comments

हाय अंकित, आपका लिंक deeplearningitalia.com/wp-content/uploads/2017/12/… काम नहीं करता है। क्या आपके पास वर्किंग लिंक है

— चिडू मूर्ति

@ChiduMurthy जानकारी के लिए धन्यवाद। मैंने लिंक संपादित किया है।

— अंकित सेठ

प्रलेखन के अनुसार, हम फिट करने की विधि के लिए जनरेटर भी पास कर सकते हैं। इसलिए मुझे अभी भी समझ में नहीं आया कि हमें एक अलग fit_generator विधि की आवश्यकता क्यों है? टेंसोफ़्लो.ऑर्ग

— ओपी_डॉक्स/

Answer 2

केरस के बीच अंतर fitऔर fit.generatorआंख से मिलने की तुलना में अधिक है। मेरे पास एक डाटासेट था जो पूरी तरह से मॉडल का उपयोग करके सीखा गया था fit.generator। चूंकि डेटासेट बहुत बड़ा नहीं था इसलिए मैंने fitइसके बजाय बदलने का फैसला किया fit.generator। मेरे आश्चर्य के लिए सीखने की अवस्था सभी जगह थी। खरोंच से ट्यूनिंग शुरू करना था। लगता है कि प्रत्येक फ़ंक्शन में ग्रेडिएंट्स अपडेट किए जाते हैं जो काफी भिन्न होते हैं। खबरदार।