2017-04-22 3 views
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私はVGG16モデルをトレーニングし、4kトレーニングサンプルと2kバリデーションサンプルを用意しようとしています。最初の134のバッチは非常に高速に完了しますにもかかわらず、上記の画像で ケラス:すべてのバッチが完了したことを示すと、エポック全体に時間がかかるのはなぜですか?

enter image description here

は、最後のバッチ長い時間を待ち、私が考える〜8mins、後の終了は時間がかかりすぎています。私は何か間違っていますか?以下を使用してトレーニングプロセスを開始します。

model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])

model.fit_generator(train_generator, samples_per_epoch=4320, epochs=50, validation_data=validation_generator, nb_val_samples=2880)

答えて

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ときエポックが終了すると、あなたが検証データを提供しているとして、Kerasは評価セットであなたのモデルを評価するために持っている、それはあなたのケースで8分かかるものです。

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回答していただきありがとうございます。4320サンプルを超えるトレーニングで2分、2.8分サンプルで6分かかるのは正常ですか?訓練は前方と後方の両方で行われます。 – ssahu

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@ssahuあなたのログを見る1エポックは8分かかります、検証データの評価はそれらの8分に含まれていません。 –

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'' '' 'nb_val_samples = nb_validation_samples // batch_size'''の代わりに' 'nb_val_samples = nb_validation_samples'''を' '' model.fit_generator'''のバリデーションのために渡していました。問題を見つけるのを助けました。 – ssahu

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