Я пытался настроить модель LSTM, но меня немного смущает batch_size. Я использую модуль Keras в Tensorflow.
У меня есть 50 000 образцов, у каждого есть 200 временных шагов и каждый временной шаг имеет три особенности. Итак, я сформировал свои тренировочные данные как (50000, 200, 3).
Я установил свою модель с четыре слоя LSTM, каждый из которых имеет 100 единиц. Для первого слоя я указал форму ввода как (200, 3). Первые три слоя имеют return_sequences=True, последний - нет. Затем я делаю некоторую классификацию softmax.
Когда я вызываю model.fit с batch_size='some_number', позаботятся ли Tensorflow / Keras о загрузке модели партиями указанного размера? Нужно ли мне заранее каким-то образом переделывать свои данные? Что произойдет, если количество сэмплов не делится на 'some_number' без остатка?
Спасибо за вашу помощь!






Если вы предоставите свои данные в виде массивов numpy в model.fit(), тогда да, Keras позаботится о загрузке модели с размером пакета, который вы указали. Если размер вашего набора данных не делится на размер пакета, Keras сделает окончательный пакет меньше и равным dataset_size mod batch_size.
Добро пожаловать, чтобы улучшить свой опыт работы с Stack Overflow, прочтите как спросить и По теме вопроса, а также Контрольный список вопросов и идеальный вопрос, а также о том, как создать Минимальный, полный и проверяемый пример и, если это еще не сделано, взять тур.