如何在keras fit_generator（）中定义max_queue_size，worker和use_multiprocessing？

Question

我正在使用GPU版本的keras在经过预训练的网络上应用转移学习。我不知道如何来定义参数 max_queue_size ，
workers 和 use_multiprocessing
。如果我更改这些参数（主要是为了加快学习速度），则不确定是否每个时期仍能看到所有数据。

max_queue_size ：

• 内部训练队列的最大大小，用于“预缓存”生成器中的样本

• 问题： 这是否指的是在CPU上准备多少批次？有什么关系workers？如何最佳定义？

workers ：

• 并行生成批处理的线程数。批处理在CPU上并行计算，然后即时传递到GPU进行神经网络计算

• 问题： 如何找出我的CPU可以/应该并行生成多少个批次？

use_multiprocessing ：

• 是否使用基于进程的线程

• 问题： 如果更改，是否必须将此参数设置为true workers？它与CPU使用率有关吗？

相关问题 可以在这里找到：

• model.fit_generator（）参数的详细说明：队列大小，工作程序和use_multiprocessing

• 工人在Keras中的fit_generator中是什么意思？

• “ model.fit_generator”中使用的参数“ max_q_size”是什么？

• 如何在Keras中使用数据生成器的详细示例。

我使用fit_generator()如下：

    history = model.fit_generator(generator=trainGenerator,
                                  steps_per_epoch=trainGenerator.samples//nBatches,     # total number of steps (batches of samples)
                                  epochs=nEpochs,                   # number of epochs to train the model
                                  verbose=2,                        # verbosity mode. 0 = silent, 1 = progress bar, 2 = one line per epoch
                                  callbacks=callback,               # keras.callbacks.Callback instances to apply during training
                                  validation_data=valGenerator,     # generator or tuple on which to evaluate the loss and any model metrics at the end of each epoch
                                  validation_steps=
                                  valGenerator.samples//nBatches,   # number of steps (batches of samples) to yield from validation_data generator before stopping at the end of every epoch
                                  class_weight=classWeights,                # optional dictionary mapping class indices (integers) to a weight (float) value, used for weighting the loss function
                                  max_queue_size=10,                # maximum size for the generator queue
                                  workers=1,                        # maximum number of processes to spin up when using process-based threading
                                  use_multiprocessing=False,        # whether to use process-based threading
                                  shuffle=True,                     # whether to shuffle the order of the batches at the beginning of each epoch
                                  initial_epoch=0)

我的机器的规格是：

CPU : 2xXeon E5-2260 2.6 GHz
Cores: 10
Graphic card: Titan X, Maxwell, GM200
RAM: 128 GB
HDD: 4TB
SSD: 512 GB

Answer 1

Q_0：

问题：这是否指的是在CPU上准备多少批次？它与工人有什么关系？如何最佳定义？

从发布的链接中，您可以了解到CPU一直在创建批处理，直到队列达到最大队列大小或到达停止为止。您需要准备好批处理以供GPU“使用”，以使GPU不必等待CPU。队列大小的理想值是使其足够大，以使您的GPU始终在接近最大值的情况下运行，而不必等待CPU准备新批处理。

Q_1：

问题：如何找出我的CPU可以/应该并行生成多少个批次？

如果您发现您的GPU处于空闲状态并正在等待批处理，请尝试增加工作人员数量，也许还增加队列大小。

Q_2：

如果更改工作人员，是否必须将此参数设置为true？它与CPU使用率有关吗？

这是将其设置为True或时发生的情况的实用分析False。这里是一个建议，将其设置为False防止冻结（在我的设置True工作正常不结冰）。也许其他人可以增进我们对该主题的理解。

综上所述：

尝试不进行顺序设置，尝试使CPU为GPU提供足够的数据。

另外：您可以（应该？）在下一次提出几个问题，以便于回答。