python - 在 Keras 中，如何以大于批量大小的组将图像加载到 GPU？

Question

我有以下代码段：

model.fit(x=train_x, y=train_y, batch_size=32, epochs=10, verbose=2, validation_data=(val_x, val_y), initial_epoch=0)    
print(model.evaluate(test_x, test_y))

我的 GPU 仍然可以使用 1024 的批量大小。但是，这将严重影响模型更新的频率。是否可以将 1024 组的图像加载到 GPU，但每 32 个图像调整一次模型的权重？

我的目的是通过减少 GPU 从主内存中获取数据的次数来提高性能，因为此操作涉及高延迟。我的问题与此类似：如何将所有批处理数据加载到 Keras（Theano 后端）中的 GPU 内存中？ 但是，我不一定要一次将所有数据加载到 GPU，因为数据集太大了。

谢谢！

标签： pythonmachine-learningkerascomputer-vision