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如何使用 TensorFlow 在 python 中用大型 txt 文件训练神经网络模型?

tomj0101 2月前

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我建立了一个有 65 个输入神经元和 4880 个输出神经元的模型。我的训练数据存储在两个大型文本文件中:“X_train.txt”包含几行,每行代表一个包含 65 个数字的列表,一个...

我建立了一个有 65 个输入神经元和 4880 个输出神经元的模型。我的训练数据存储在两个大型文本文件中:“X_train.txt”包含每行代表 65 个数字的列表,“Y_train.txt”包含每行代表一个索引号的行。我需要对“Y_train”执行独热编码,以在指定索引处创建一个包含 4880 个零和一个“1”的列表。

由于这些文件的大小,我想批量训练我的模型。如何使用 TensorFlow 在 Python 中有效地使用这些 txt 文件训练我的模型?

所以我尝试获取这些文件并尝试将这些文件转换为变量

with open(xPath, 'r') as file:
    line = file.readline()
    while line:
        x_train.append(eval(line.strip()))  
        line = file.readline()
x_train = np.array(x_train)

但由于文件太大,需要花费太多时间,这不是我可以等待的主要问题,但主要问题是它使用了太多内存......

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  • 尝试使用此函数来解析每一行。然后将其映射到 tensorflow 数据集中。

    def parse_x(line):
        # Convert the line to a list of floats
        values = tf.strings.to_number(tf.strings.split(line, ' '), tf.float32)
        return values
    
    def parse_y(line):
        index = tf.strings.to_number(line, tf.int32)
        one_hot = tf.one_hot(index, num_outputs)
        return one_hot
    
  • 我有一台 Macbook M3 Pro,并将所有内容从较旧的 Intel Pro 转移过来。我安装了 pyenv,但尝试安装任何版本的 Python 时都会出现构建错误。以下是一个例子:python-

    我有一台 Macbook M3 Pro,并将所有内容从较旧的 Intel Pro 转移过来。我安装了 pyenv,但尝试安装任何版本的 Python 时都会出现构建错误。以下是示例:

    python-build: use openssl@3 from homebrew
    python-build: use readline from homebrew
    Downloading Python-3.11.9.tar.xz...
    -> https://www.python.org/ftp/python/3.11.9/Python-3.11.9.tar.xz
    Installing Python-3.11.9...
    python-build: use tcl-tk from homebrew
    python-build: use readline from homebrew
    python-build: use ncurses from homebrew
    python-build: use zlib from xcode sdk
    Traceback (most recent call last):
      File "<string>", line 1, in <module>
      File "/Users/ashtonsperry/.pyenv/versions/3.11.9/lib/python3.11/curses/__init__.py", line 13, in <module>
        from _curses import *
    ModuleNotFoundError: No module named '_curses'
    WARNING: The Python curses extension was not compiled. Missing the ncurses lib?
    Traceback (most recent call last):
      File "<string>", line 1, in <module>
    ModuleNotFoundError: No module named 'readline'
    WARNING: The Python readline extension was not compiled. Missing the GNU readline lib?
    Traceback (most recent call last):
      File "<string>", line 1, in <module>
      File "/Users/ashtonsperry/.pyenv/versions/3.11.9/lib/python3.11/ssl.py", line 100, in <module>
        import _ssl             # if we can't import it, let the error propagate
        ^^^^^^^^^^^
    ModuleNotFoundError: No module named '_ssl'
    ERROR: The Python ssl extension was not compiled. Missing the OpenSSL lib?
    
    Please consult to the Wiki page to fix the problem.
    https://github.com/pyenv/pyenv/wiki/Common-build-problems
    
    
    BUILD FAILED (OS X 14.5 using python-build 20180424)
    
    Inspect or clean up the working tree at /var/folders/p3/7nvxx8mx4x19125mj6fnjj0h0000gn/T/python-build.20240708161245.10785
    Results logged to /var/folders/p3/7nvxx8mx4x19125mj6fnjj0h0000gn/T/python-build.20240708161245.10785.log
    
    Last 10 log lines:
            DYLD_LIBRARY_PATH=/var/folders/p3/7nvxx8mx4x19125mj6fnjj0h0000gn/T/python-build.20240708161245.10785/Python-3.11.9 ./python.exe -E -m ensurepip \
                $ensurepip --root=/ ; \
        fi
    Looking in links: /var/folders/p3/7nvxx8mx4x19125mj6fnjj0h0000gn/T/tmp8_w0_bq0
    Processing /var/folders/p3/7nvxx8mx4x19125mj6fnjj0h0000gn/T/tmp8_w0_bq0/setuptools-65.5.0-py3-none-any.whl
    Processing /var/folders/p3/7nvxx8mx4x19125mj6fnjj0h0000gn/T/tmp8_w0_bq0/pip-24.0-py3-none-any.whl
    Installing collected packages: setuptools, pip
      WARNING: The scripts pip3 and pip3.11 are installed in '/Users/ashtonsperry/.pyenv/versions/3.11.9/bin' which is not on PATH.
      Consider adding this directory to PATH or, if you prefer to suppress this warning, use --no-warn-script-location.
    Successfully installed pip-24.0 setuptools-65.5.0
    

    我知道这与 Apple 的新 M 芯片有关,我也知道我的 Brew 在 x86 上运行,而我的系统是 arm64。但我不知道该怎么做才能解决这个问题。我尝试过 Python 3.9.x、3.10.x 和 3.11.x,但都没有成功。这一切都始于我的 tensorflow 杀死了 Jupyter Notebooks 上的内核。

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