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我刚刚升级到 tensorflow 2.3。我想制作自己的数据生成器进行训练。使用 tensorflow 1.x，我这样做了：

def get_data_generator(test_flag):
  item_list = load_item_list(test_flag)
  print('data loaded')
  while True:
    X = []
    Y = []
    for _ in range(BATCH_SIZE):
      x, y = get_random_augmented_sample(item_list)
      X.append(x)
      Y.append(y)
    yield np.asarray(X), np.asarray(Y)

data_generator_train = get_data_generator(False)
data_generator_test = get_data_generator(True)
model.fit_generator(data_generator_train, validation_data=data_generator_test, 
                    epochs=10000, verbose=2,
                    use_multiprocessing=True,
                    workers=8,
                    validation_steps=100,
                    steps_per_epoch=500,
                    )

此代码适用于 tensorflow 1.x。在系统中创建了 8 个进程。处理器和视频卡加载完美。“数据加载”打印了 8 次。

使用 tensorflow 2.3 我收到警告：

警告：张量流：多处理可能与 TensorFlow 交互不良，导致非确定性死锁。对于高性能数据管道，建议使用 tf.data。

“数据加载”打印了一次（应该是 8 次）。GPU 没有被充分利用。它也有每个 epoch 的内存泄漏，所以在几个 epoch 后，traning 会停止。use_multiprocessing 标志没有帮助。

如何在 tensorflow(keras) 2.x 中制作可以轻松跨多个 CPU 进程并行化的生成器/迭代器？死锁和数据顺序并不重要。

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使用tf.data管道，您可以在多个位置进行并行化。根据数据的存储和读取方式，您可以并行读取。您还可以并行化增强，并且可以在训练时预取数据，因此您的 GPU（或其他硬件）永远不会渴望数据。

在下面的代码中，我演示了如何并行化扩充和添加预取。

import numpy as np
import tensorflow as tf

x_shape = (32, 32, 3)
y_shape = ()  # A single item (not array).
classes = 10

# This is tf.data.experimental.AUTOTUNE in older tensorflow.
AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNE

def generator_fn(n_samples):
    """Return a function that takes no arguments and returns a generator."""
    def generator():
        for i in range(n_samples):
            # Synthesize an image and a class label.
            x = np.random.random_sample(x_shape).astype(np.float32)
            y = np.random.randint(0, classes, size=y_shape, dtype=np.int32)
            yield x, y
    return generator

def augment(x, y):
    return x * tf.random.normal(shape=x_shape), y

samples = 10
batch_size = 5
epochs = 2

# Create dataset.
gen = generator_fn(n_samples=samples)
dataset = tf.data.Dataset.from_generator(
    generator=gen, 
    output_types=(np.float32, np.int32), 
    output_shapes=(x_shape, y_shape)
)
# Parallelize the augmentation.
dataset = dataset.map(
    augment, 
    num_parallel_calls=AUTOTUNE,
    # Order does not matter.
    deterministic=False
)
dataset = dataset.batch(batch_size, drop_remainder=True)
# Prefetch some batches.
dataset = dataset.prefetch(AUTOTUNE)

# Prepare model.
model = tf.keras.applications.VGG16(weights=None, input_shape=x_shape, classes=classes)
model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy")

# Train. Do not specify batch size because the dataset takes care of that.
model.fit(dataset, epochs=epochs)
于 2020-10-18T22:36:21.310 回答