Keras train_on_batch - Python

概览

在使用Keras进行神经网络训练时，train_on_batch()方法允许我们自定义批量大小并迭代数据集。这种训练方式可以对训练数据进行网络权重更新，并允许我们在迭代时计算损失。

用法

train_on_batch()需要两个参数，第一个是输入张量x，第二个是对应的标签y。下面给出一个简单的示例：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation

model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=784))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(10))
model.add(Activation('softmax'))
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 假设我们有60000个训练样本和相应的标签
x_train = np.random.random((60000, 784))
y_train = np.random.random((60000, 10))

# 将数据分批训练，每个批次大小为32
for i in range(0, len(x_train), 32):
    x_batch = x_train[i:i+32]
    y_batch = y_train[i:i+32]
    loss, acc = model.train_on_batch(x_batch, y_batch)

参数

train_on_batch()方法的参数如下：

• x: 训练数据。Numpy array格式，或者Numpy array的list/tuple。
• y: 数据标签。与x一样，Numpy array格式，或者Numpy array的list/tuple。
• sample_weight: 样本权重。Numpy array格式。
• class_weight: 类别权重。dict格式。
• reset_metrics: 是否重置评估指标。默认为True。

返回值

train_on_batch()方法返回损失函数和精度评估值。

loss, acc = model.train_on_batch(x_batch, y_batch)

结论

train_on_batch()是一个非常有用的方法，它可以让我们自定义批量大小，从而更好地控制内存的使用。我们可以使用它来进行网络权重更新，并获取损失函数和精度评估值。在Keras中，这种训练方式被广泛应用于深度学习任务中。