27、图像描述生成：从数据准备到模型开发

图像描述生成：从数据准备到模型开发

1. 数据准备与渐进加载

在深度学习中，为图像生成描述是一项具有挑战性的任务，需要结合计算机视觉和自然语言处理的方法。我们将使用 Flickr8k 数据集，该数据集包含 8092 张照片以及每张照片最多 5 条的描述。

1.1 逐词模型的数据准备

在进行逐词模型的数据准备时，我们会将输入序列和输出序列存储起来，然后转换为 NumPy 数组。以下是示例代码：

# store
X.append(in_seq)
y.append(out_seq)
# convert to numpy arrays
X, y = array(X), array(y)
print(X.shape)
print(y.shape)

运行上述代码会输出编码后的输入和输出序列的大小。例如，加载 8092 条数据后，词汇表大小为 4485，描述长度为 28，输入序列形状为 (66456, 28)，输出序列形状为 (66456, 4485)。

1.2 渐进加载数据

Flickr8K 数据集的照片和描述数据，如果内存足够大（如 8GB 或更多），可以全部加载到 RAM 中，适合使用 CPU 训练深度学习模型。但如果使用 GPU 训练，普通的 GPU 显存可能无法容纳这些数据。这时可以采用渐进加载的方式，即根据模型的需要逐步加载照片和描述。

Keras 支持通过 fit_generator() 函数来处理渐进加载的数据集。生成器是一个用于返回模型训练所需样本批次的函数。一