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python - 如何将 MongoDB 与 Keras 的 Sequence 类或生成器一起使用?

coder 2023-11-05 原文

我将在 MongoDB 中存储大约 50 万张图像,并使用此数据集通过 Keras 训练神经网络。

我选择了数据库而不是磁盘上的单独图像来提高数据加载速度。为训练加载单独的图像花费了大约 1.5 小时 - 太多了。

总数据量约为 1 Tb,RAM 绝对放不下,因此可以使用模型类的方法 fit_generator 或使用 keras.utils.Sequence .

我想坚持 Sequence。正如文档所说,

The use of keras.utils.Sequence guarantees the ordering and guarantees the single use of every input per epoch when using use_multiprocessing=True.

Sequence 的子类化(以及编写生成器),包装数据库连接,需要实现 __len____get_item__

__len__没有问题,但是__get_item__让我很困惑,因为是我这个作者负责保证顺序和一次性使用。

主要的混淆在于 MongoDB 中的对象编号。

Sequence 子类的方法 __get_item__ 必须返回完整的批处理,并且必须在给定相同输入索引的情况下重复返回相同的批处理。

数据库为集合中的文档分配了唯一标识(_id or ObjectID in pymongo),我想用它们来批量采集图片,但是想不通,怎么做。

算术 (max_object_id - min_object_id)/n_per_batch 是不可能的,因为 ObjectID 创建的方法在减去它们时没有意义。

我想获得有关将 _ids 拆分为非重叠区间并枚举这些区间的最佳方法的建议。

我有一个针对 LMDB 的类似问题的旧解决方案,它是从 Github 上的某个地方借来的,它创建了额外的 pickle 文件,存储了键数组。我不喜欢它。

最佳答案

实验表明,简单的解决方案效果很好。我只是使用 projection={'_id': True}__init__ 中检索 ObjectID 列表,然后检索相应的文档。

密码是here .

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