如果每个样本都被保存为一个单独的 HDF5 文件，可以使用 `tf.data.Dataset.list_files` 函数来创建一个文件名数据集，然后使用 `tf.data.Dataset.interleave` 函数来并行读取多个文件。
下面的示例展示了如何从多个 HDF5 文件中读取数据并创建一个 `tf.data.Dataset` 对象：
import h5py
import tensorflow as tf
# 定义文件模式，假设三个数据集都在/dataset文件夹中
train_pattern = "/dataset/train/*.h5"
val_pattern = "/dataset/val/*.h5"
test_pattern = "/dataset/test/*.h5"
# 定义读取函数
def read_file(file):
with h5py.File(file.numpy(), "r") as f:
x = f["x"][()]
y = f["y"][()]
return x, y
def load_data(file):
x, y = tf.py_function(read_file, [file], [tf.float32, tf.float32])
return x, y
# 创建文件名数据集
train_files = tf.data.Dataset.list_files(train_pattern)
val_files = tf.data.Dataset.list_files(val_pattern)
test_files = tf.data.Dataset.list_files(test_pattern)
# 读取数据
train_dataset = train_files.interleave(
load_data,
cycle_length=tf.data.AUTOTUNE,
num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE
)
val_dataset = val_files.interleave(
load_data,
cycle_length=tf.data.AUTOTUNE,
num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE
)
test_dataset = test_files.interleave(
load_data,
cycle_length=tf.data.AUTOTUNE,
num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE
)
# 打乱和批处理数据
train_dataset = train_dataset.shuffle(buffer_size=10000).batch(batch_size)
val_dataset = val_dataset.batch(batch_size)
test_dataset = test_dataset.batch(batch_size)
如何在创建模型的时候调参？
当你刚创建了模型还不确定超参数用什么好，如果您想使用贝叶斯优化来调整超参数，可以使用像 `scikit-optimize` 这样的库来实现。首先，安装 `scikit-optimize` 库， `pip install scikit-optimize` 。
下面是一个示例，展示了如何使用 `scikit-optimize` 库中的 `gp_minimize` 函数来调整学习率和批处理大小：
from skopt import gp_minimize
from skopt.space import Real, Integer
from skopt.utils import use_named_args
# 定义超参数空间
space = [
Real(1e-6, 1e-2, name='learning_rate', prior='log-uniform'),
Integer(8, 32,64,128, name='batch_size')
]
# 定义目标函数
@use_named_args(space)
def objective(learning_rate, batch_size):
# 模型
model = tf.keras.Sequential()
model.add(layers.Conv3D(32, kernel_size=(3, 3, 3), activation='relu', input_shape=(21, 21, 21, 20)))
model.add(layers.Conv3D(64, kernel_size=(3, 3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Conv3D(128, kernel_size=(3, 3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(1))
# 编译模型
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=learning_rate)
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=optimizer)
# 训练模型
history = model.fit(
x_train,
y_train,
batch_size=batch_size,
epochs=epochs,
verbose=0,
validation_data=(x_test, y_test)
)
# 返回验证损失
return history.history['val_loss'][-1]
# 运行贝叶斯优化
res = gp_minimize(objective, space, n_calls=50)
# 输出最优超参数
print(f"Best parameters: {res.x}")
您可以根据您的需求进行相应的修改。
在 Python 中，函数参数分为两种类型：位置参数和命名参数。
位置参数是按照顺序传递给函数的参数。例如，在下面的函数定义中，`x` 和 `y` 都是位置参数：
def add(x, y):
return x + y
当调用这个函数时，需要按照顺序传递两个参数，例如 `add(1, 2)`。`1` 会被赋值给 `x`，`2` 会被赋值给 `y`。
命名参数是通过名称传递的参数。例如，在下面的函数定义中，`x` 和 `y` 都是命名参数：
def add(x=0, y=0):
return x + y
当我们调用这个函数时，我们可以使用名称来指定参数的值，例如 `add(x=1, y=2)`。在这个例子中，`1` 会被赋值给 `x`，`2` 会被赋值给 `y`。