Нейросети. Генерация изображений. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ данные), y – метки (целевая переменная)

      X, y = … # Ваши предобработанные данные

      # Разделим данные на обучающую и тестовую выборки

      X_train, X_test, y_train, y_test = tf.keras.train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

      ```

      Если вы работаете с моделями, основанными на TensorFlow и Keras, вы можете использовать функцию `train_test_split` из `tensorflow.keras`, которая работает так же, как и в `scikit-learn`.

      После разделения данных на обучающую и тестовую выборки вы можете использовать обучающую выборку для обучения GAN, а тестовую выборку для оценки качества и производительности вашей модели.

      Создание итератора данных

      При обучении GAN с большими объемами данных, использование итератора данных (data iterator) является эффективным подходом для эффективной загрузки данных в память и передачи их модели по мере необходимости. Это особенно важно при работе с большими наборами данных, которые не могут быть загружены целиком в память из-за ограничений на доступную оперативную память.

      Итератор данных позволяет читать данные порциями (batch) или по одной образцу за раз, передавая их модели для обучения или инференса. После того, как модель обработает текущую порцию данных, она может сбросить эту порцию из памяти и прочитать следующую. Таким образом, объем данных, который необходимо загружать в память, ограничен размером текущего батча, что облегчает работу с большими объемами данных.

      В Python для реализации итератора данных обычно используются библиотеки, такие как `tensorflow.data.Dataset` (для работы с TensorFlow) или `torch.utils.data.DataLoader` (для работы с PyTorch).

      С использованием TensorFlow:

      ```python

      import tensorflow as tf

      # Загрузка данных из файла или другого источника

      dataset = … # Ваш итерируемый набор данных, например, tf.data.Dataset

      # Определение размера батча

      batch_size = 32

      # Создание итератора данных

      data_iterator = dataset.batch(batch_size)

      # Цикл обучения модели

      for batch in data_iterator:

      # Обучение модели на текущем батче данных

      loss = model.train_on_batch(batch)

      ```

      В этом примере мы использовали метод `batch()` из `tf.data.Dataset`, чтобы создать итератор данных, который будет возвращать батчи данных размером `batch_size` на каждой итерации. Внутри цикла обучения модели мы передаем текущий батч данных в модель для обучения с помощью метода `train_on_batch()`.

      С использованием PyTorch:

      ```python

      import torch

      from torch.utils.data import DataLoader

      # Загрузка данных из файла или другого источника

      dataset = … # Ваш итерируемый набор данных, например, Dataset из torchvision или собственная реализация

      # Определение размера батча

      batch_size = 32

      # Создание итератора данных

      data_iterator = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

      # Цикл обучения модели

      for batch in data_iterator:

      # Перенос данных на устройство (GPU, если доступно)

      inputs, labels = batch

      inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)

      # Обучение модели на текущем батче данных

      loss = model.train_on_batch(inputs, labels)

      ```

      В этом примере мы использовали класс `DataLoader` из `torch.utils.data`, чтобы СКАЧАТЬ