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tensorflowで200万枚30000ラベルの画像を学習させメモリたいのですが、エラーになるため解決したいです。

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daivlb

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tensorflowを用いて画像認識を行いたいのですが、学習させる画像データが約200万枚あり、自作したCNNに入れて学習させようとすると、メモリエラーとなりました。
そこで、質問なのですがこのような大量の画像データを学習させるにはどのようにすればよいのでしょうか?
画像データと正解ラベルの入ったデータを複数に分割してcnnに読み込むのかわかりません。
また、ラベルが数値でなくUTF-8の文字コード(例:EFBD239など)にしており、学習後に画像認識する際に、結果のラベルを文字コードから文字にしたいと考えています。
ただ、ラベルを数字でつける例はよく見るのですが、文字コードで画像にラベルをつけてnumpyなどの形式(.npzなど)に変換する方法がわかりません。
画像データ自体は文字の画像なので、ラベルは数字でなく文字コードで読み込みたいです。

以上まとめると、

1.200万枚の画像で30000種類のラベルがあるデータを学習させるにはどのようにすればよいか?(メモリエラーなどの問題を回避する方法が知りたいです。)
2. 画像データとラベル(文字コード)を最も扱いやすい形式に変換し、CNNに読み込む方法は何かあるのでしょうか?

わかりにくいかもしれませんが、回答いただければ幸いです。

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200万枚の画像で30000種類のラベルがあるデータを学習させるにはどのようにすればよいか?(メモリエラーなどの問題を回避する方法が知りたいです。)

全データをメモリ上に展開するのではなく、作成するミニバッチ分だけ適宜HDDから読み込んでください。tf.TFRecordReader() が使えます。

Inputs and Readers

2. 画像データとラベル(文字コード)を最も扱いやすい形式に変換し、CNNに読み込む方法は何かあるのでしょうか?

データを TensorFlow で扱いやすいよう TF Record 形式に予め変換しておくとよいと思います。

TensorFlow の I/O の仕組みはかなりややこしいので、公式ドキュメントや「tfrecord」で検索してでてくるページを参考にしてください。
TensorFlowのデータフォーマットTFRecordの書き込みと読み込み方法

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  • 2018/11/30 13:11

    回答ありがとうございます。
    tfrecordの形式ですが、ラベル数分に分割したほうが良いのか、それともある程度のブロックに分けたほうが良いのかどちらでしょうか?また、数字ラベルを付けたフォルダごとに.tfrecord形式に変換し、一つ一つ連続して書き出していくにはどうすればよいのでしょうか?

    キャンセル

  • 2018/11/30 13:41

    > ラベル数分に分割したほうが良いのか、それともある程度のブロックに分けたほうが良いのかどちらでしょうか?

    ある程度のブロックですね
    例えば1000サンプルずつとか

    > 数字ラベルを付けたフォルダごとに.tfrecord形式に変換し
    ラベルごとにフォルダが分けられていて、各フォルダ内にそのクラスの画像があるということでしょうか?

    tf record の作成方法について記載があるWebサイト等を参考にしてください。
    https://www.tdi.co.jp/miso/tensorflow-tfrecord-01

    キャンセル

  • 2018/11/30 14:07

    ありがとうございます。
    現状では、ラベルごとにフォルダを分割しており、各フォルダにラベルと一致する画像が入っています。
    そのため、回答いただいたように1000サンプルごとに1つのtfrecordを作成する場合にtfrecordを参考のような1回の実行で1つ作成するのではなく、1000サンプルで1tfrecord作成するのを連続して行いたいのですが、どのようにコードを書けばよいのでしょうか?

    また、200万枚の画像を仮に2000個のtfrecordに変換した際に、2~3個のtfrecordを読み込んでいったり、1つのtfrecord内の一部を読み取って学習させ、少しずつ読み取るなどの操作は可能なのでしょうか?

    キャンセル

  • 2018/11/30 14:56

    > 1つのtfrecord内の一部を読み取って学習させ、少しずつ読み取るなどの操作は可能なのでしょうか?

    前は QueurRunner https://www.tensorflow.org/api_guides/python/reading_data を使うのが一般的だったのですが、最近 tf.data API なるものが導入されたようでそちらが推奨されてるみたいなので、使い方がわかったら追記しますね。

    キャンセル

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