在深度學(xué)習(xí)中訓(xùn)練模型的過(guò)程中讀取圖片數(shù)據(jù)，如果將圖片數(shù)據(jù)全部讀入內(nèi)存是不現(xiàn)實(shí)的，所以有必要使用生成器來(lái)讀取數(shù)據(jù)。
通過(guò)列表生成式，我們可以直接創(chuàng)建一個(gè)列表。但是，受到內(nèi)存限制，列表容量肯定是有限的。而且，創(chuàng)建一個(gè)包含100萬(wàn)個(gè)元素的列表，不僅占用很大的存儲(chǔ)空間，如果我們僅僅需要訪問(wèn)前面幾個(gè)元素，那后面絕大多數(shù)元素占用的空間都白白浪費(fèi)了。
所以，如果列表元素可以按照某種算法推算出來(lái)，那我們是否可以在循環(huán)的過(guò)程中不斷推算出后續(xù)的元素呢？這樣就不必創(chuàng)建完整的list，從而節(jié)省大量的空間。在Python中，這種一邊循環(huán)一邊計(jì)算的機(jī)制，稱(chēng)為生成器：generator。
創(chuàng)建generator有多種方法，第一種方法很簡(jiǎn)單
只要把一個(gè)列表生成式的[]改成()，就創(chuàng)建了一個(gè)generator：
>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
generator object genexpr> at 0x1022ef630>
list中的元素可以直接打印出來(lái) ，generator要一個(gè)一個(gè)打印出來(lái)，
可以通過(guò)next()函數(shù)獲得generator的下一個(gè)返回值：
>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9
>>> next(g)
16
generator保存的是算法，每次調(diào)用next(g)，就計(jì)算出g的下一個(gè)元素的值，直到計(jì)算到最后一個(gè)元素，沒(méi)有更多的元素時(shí)，拋出StopIteration的錯(cuò)誤。
上面這種不斷調(diào)用next(g)實(shí)在是太變態(tài)了
正確的方法是使用for循環(huán)，因?yàn)間enerator也是可迭代對(duì)象：
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
... print(n)
著名的斐波拉契數(shù)列（Fibonacci），除第一個(gè)和第二個(gè)數(shù)外，任意一個(gè)數(shù)都可由前兩個(gè)數(shù)相加得到：
1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
斐波拉契數(shù)列用列表生成式寫(xiě)不出來(lái)
但是，用函數(shù)把它打印出來(lái)卻很容易：
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n max:
print(b)
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'
仔細(xì)觀察，可以看出，fib函數(shù)實(shí)際上是定義了斐波拉契數(shù)列的推算規(guī)則，可以從第一個(gè)元素開(kāi)始，推算出后續(xù)任意的元素，這種邏輯其實(shí)非常類(lèi)似generator。
也就是說(shuō)，上面的函數(shù)和generator僅一步之遙。要把fib函數(shù)變成generator，只需要把print(b)改為yield b就可以了：
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'
這就是定義generator的另一種方法。如果一個(gè)函數(shù)定義中包含yield關(guān)鍵字，那么這個(gè)函數(shù)就不再是一個(gè)普通函數(shù)，而是一個(gè)generator：
>>> f = fib(6)
>>> f
generator object fib at 0x104feaaa0>
這里，最難理解的就是generator和函數(shù)的執(zhí)行流程不一樣。函數(shù)是順序執(zhí)行，遇到return語(yǔ)句或者最后一行函數(shù)語(yǔ)句就返回。而變成generator的函數(shù)，在每次調(diào)用next()的時(shí)候執(zhí)行，遇到y(tǒng)ield語(yǔ)句返回，再次執(zhí)行時(shí)從上次返回的yield語(yǔ)句處繼續(xù)執(zhí)行。
在循環(huán)過(guò)程中不斷調(diào)用yield，就會(huì)不斷中斷。當(dāng)然要給循環(huán)設(shè)置一個(gè)條件來(lái)退出循環(huán)，不然就會(huì)產(chǎn)生一個(gè)無(wú)限數(shù)列出來(lái)。
同樣的，把函數(shù)改成generator后，我們基本上從來(lái)不會(huì)用next()來(lái)獲取下一個(gè)返回值，而是直接使用for循環(huán)來(lái)迭代：
>>> for n in fib(6):
... print(n)
...
最后在讀取圖片的實(shí)際應(yīng)用中的代碼如下：
def train_data(train_file,batch_size,resize_shape):
datas, labels = read_data(train_file)
num_batch = len(datas)//batch_size
for i in range(num_batch):
imgs = []
train_datas = datas[batch_size*i:batch_size*(i+1)]
train_lables = labels[batch_size*i:batch_size*(i+1)]
for img_path in train_datas:
img = cv2.imread(img_path)
img = cv2.resize(img,resize_shape)
img = img/255 #歸一化處理
imgs.append(img)
yield np.array(imgs),np.array(train_lables)
補(bǔ)充：深度學(xué)習(xí)算法--fit_generator()函數(shù)使用
如果我們數(shù)據(jù)量很大，那么是不可能將所有數(shù)據(jù)載入內(nèi)存的，必將導(dǎo)致內(nèi)存泄漏，
這時(shí)候我們可以用fit_generator函數(shù)來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練
from keras.datasets import imdb
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.models import Sequential
from keras import layers
import numpy as np
import random
from sklearn.metrics import f1_score, accuracy_score
max_features = 100
maxlen = 50
batch_size = 320
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=max_features)
x_train = pad_sequences(x_train, maxlen=maxlen)
x_test = pad_sequences(x_test, maxlen=maxlen)
def generator():
while 1:
row = np.random.randint(0, len(x_train), size=batch_size)
x = np.zeros((batch_size, x_train.shape[-1]))
y = np.zeros((batch_size,))
x = x_train[row]
y = y_train[row]
yield x, y
# generator()
model = Sequential()
model.add(layers.Embedding(max_features, 32, input_length=maxlen))
model.add(layers.GRU(64, return_sequences=True))
model.add(layers.GRU(32))
# model.add(layers.Flatten())
# model.add(layers.Dense(32,activation='relu'))
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])
print(model.summary())
# history = model.fit(x_train, y_train, epochs=1,batch_size=32, validation_split=0.2)
# Keras中的fit()函數(shù)傳入的x_train和y_train是被完整的加載進(jìn)內(nèi)存的,當(dāng)然用起來(lái)很方便，但是如果我們數(shù)據(jù)量很大，
# 那么是不可能將所有數(shù)據(jù)載入內(nèi)存的，必將導(dǎo)致內(nèi)存泄漏，這時(shí)候我們可以用fit_generator函數(shù)來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練。
# fit_generator函數(shù)必須傳入一個(gè)生成器，我們的訓(xùn)練數(shù)據(jù)也是通過(guò)生成器產(chǎn)生的
history = model.fit_generator(generator(), epochs=1, steps_per_epoch=len(x_train) // (batch_size))
print(model.evaluate(x_test, y_test))
y = model.predict_classes(x_test)
print(accuracy_score(y_test, y))
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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