keras入力データのnumpy配列へのリストを取得するための回避策はありますか？

Question

私は私のデータは、この

type(datain) 
<class 'list'> 
len(datain) 
35000 
type(datain[0]) 
<class 'numpy.ndarray'> 
datain[0].shape 
(256,256,1) 

とネットワークに

AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape' 

を養成しようとしたとき、私はこのエラーを取得するアレイのリスト私の入力データであることのように見える、kerasにCNNモデルを訓練しようとしています

np.array(datain)のように何かしようとすると、https://github.com/keras-team/keras/issues/4823は私のコンピュータがフリーズ/クラッシュします。 python listを使って入力を定義するのは合計で60秒ですが、numpy配列を最初から試しても、(256,256,1)配列あたり1秒のようになり、ネットワークにさまざまなテストや修正を行うつもりならば時間がかかります、
この問題の回避策はありますか？
ケラスのリストを使用する方法はありますか？
numpy配列を定義する別の方法は？
または私は何かを誤解していますか？

Answer 1

データから発電機を作成する。

generatorはpythonのコンセプトであり、ループして結果を得ます。 Kerasの場合、ジェネレータは、X_trainとy_trainのバッチを無期限に生成する必要があります。

だから、あなたが作ることができるシンプルな発電機は、次のとおりです。

def generator(batch_size,from_list_x,from_list_y): 

    assert len(from_list_x) == len(from_list_y) 
    total_size = len(from_list_x) 

    while True #keras generators should be infinite 

     for i in range(0,total_size,batch_size): 
      yield np.array(from_list_x[i:i+batch_size]), np.array(from_list_y[i:i+batch_size]) 

はトレーニングで発電機を使用してください：

model.fit_generator(generator(size,datain,dataout), 
        steps_per_epoch=len(datain)//size, 
        epochs=...,...)