텐서플로우에서 대량의 데이터를 처리하는 방법은 무엇인가요?

내 프로젝트에는 대량의 데이터가 있습니다. 각각 약 1GB의 npy 파일에 약 750k개의 레코드와 레이블이 포함되어있는 총 60GB의 데이터가 있습니다.

각 레코드는 345 개의 float32 타입이며 레이블은 5 개의 float32 타입입니다.

저는 tensorflow 데이터셋 문서와 큐/스레드 문서를 읽었지만, 훈련을 위한 입력값을 어떻게 처리해야할지와 모델과 가중치를 어떻게 저장해야할지 알 수 없습니다.

제 모델은 매우 간단하며, 다음과 같습니다:

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 345], name='x')
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 5], name='y')
wi, bi = weight_and_bias(345, 2048)
hidden_fc = tf.nn.sigmoid(tf.matmul(x, wi) + bi)
wo, bo = weight_and_bias(2048, 5)
out_fc = tf.nn.sigmoid(tf.matmul(hidden_fc, wo) + bo)
loss = tf.reduce_mean(tf.squared_difference(y, out_fc))
train_op = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss)

내 신경망을 훈련시키는 방법은 무작위로 파일을 하나씩 읽은 다음에 셔플된 numpy 배열을 사용하여 각 파일을 인덱싱하고 각 배치를 수동으로 생성하여 train_op에 피드하는 것이었습니다. 읽은 모든 내용에 따르면 이는 매우 비효율적이며 데이터셋이나 큐와 스레드로 대체해야 한다고 합니다. 그러나 문서는 도움이 되지 않았습니다.

그래서, tensorflow에서 대량의 데이터를 처리하는 가장 좋은 방법은 무엇인가요?

또한 참고로, 데이터는 numpy 파일에 2단계 작업으로 저장되었습니다:

with open('datafile1.npy', 'wb') as fp:
    np.save(data, fp)
    np.save(labels, fp)

답변 1

이미지 처리에 관련된 완전한 예제는 여기에서 찾을 수 있습니다.

TFRecordDataset 읽기

def parse_proto(example_proto):
  features = {
    'X': tf.FixedLenFeature((345,), tf.float32),
    'y': tf.FixedLenFeature((5,), tf.float32),
  }
  parsed_features = tf.parse_single_example(example_proto, features)
  return parsed_features['X'], parsed_features['y']
def read_tfrecords(file_names=(file1.tfrecord, file2.tfrecord, file3.tfrecord),
                   buffer_size=10000,
                   batch_size=100):
  dataset = tf.contrib.data.TFRecordDataset(file_names)
  dataset = dataset.map(parse_proto)
  dataset = dataset.shuffle(buffer_size)
  dataset = dataset.repeat()
  dataset = dataset.batch(batch_size)
  return tf.contrib.data.Iterator.from_structure(dataset.output_types, dataset.output_shapes)

데이터 매뉴얼은 여기에서 찾을 수 있습니다.

답변 2

텐서플로우에서 대용량 데이터를 처리하는 방법은 무엇일까요? 대용량 데이터를 처리하는 데는 몇 가지 중요한 요소가 있습니다. 첫째로, 메모리 관리가 매우 중요합니다. 텐서플로우는 데이터를 메모리에 로드하여 처리하므로, 대용량 데이터를 처리할 때에는 용량에 맞게 메모리를 효율적으로 할당해야 합니다.
두번째로, 데이터를 텐서플로우에 로드하는 방법이 중요합니다. 텐서플로우는 데이터를 로딩하기 위해 데이터셋 API를 제공하는데, 이를 사용하여 데이터를 준비하고 로드할 수 있습니다. 데이터셋 API를 사용하면 병렬로 데이터를 읽고 전처리할 수 있으며, 대용량 데이터의 경우에도 효율적으로 처리할 수 있습니다.
또한, 딥러닝 모델을 훈련시킬 때에도 배치(batch) 처리를 사용하는 것이 좋습니다. 대용량 데이터를 한 번에 모두 메모리에 로드하는 것은 어려울 수 있지만, 배치 처리를 통해 데이터를 작은 일꾼 단위로 나누어 처리할 수 있습니다. 이를 통해 효율적인 모델 학습이 가능합니다.
또 다른 방법은 데이터를 분산 처리하는 것입니다. 텐서플로우는 분산 컴퓨팅을 지원하여 여러 대의 서버를 사용하여 데이터 처리를 병렬화할 수 있습니다. 분산 처리를 사용하면 대용량 데이터를 더욱 효율적으로 처리할 수 있으며, 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다.
마지막으로, 모델을 저장하고 불러오는 방법이 중요합니다. 텐서플로우는 체크포인트(checkpoint) 기능을 제공하여 모델의 상태를 저장하고 다시 로드할 수 있습니다. 대용량 데이터를 처리하고 모델을 훈련시키는 데에는 많은 시간과 노력이 필요할 수 있으므로, 체크포인트를 통해 중간 결과를 저장하고 나중에 이어서 작업할 수 있습니다.
텐서플로우를 사용하여 대용량 데이터를 처리하는 방법에는 메모리 관리, 데이터 로딩, 배치 처리, 분산 처리, 모델 저장 및 불러오기 등이 있습니다. 이러한 요소들을 효율적으로 활용하면, 대용량 데이터를 처리하는 효과적인 모델을 구축할 수 있을 것입니다.