data1 = Data_1H(data,config.Hx) trainX1,trainX2,_ = data1._slice_multi() data2 = Data_1H(data_y,config.Hx) _ , _, trainY = data2._slice_multi() trainY = np.expand_dims(trainY, axis=-1) # Y 的形状就由(155,5)变成了 (155, 5, 1),可以用于训练和预测模型 print("trainX Y shape is:",trainX1.shape,trainX2.shape,trainY.shape, "Hx=",config.Hx ) if len(trainY.shape) == 1: trainY = trainY.reshape(-1,1) # 进行训练 model = trainModel(trainX1, trainX2 , trainY, config), trainX1, trainX2是数据输入,产生的是3维,第一维是数据总长,请问如何修改为小批量。
时间: 2023-10-06 20:06:43 浏览: 41
你可以按照以下步骤将数据划分为小批量:
1. 将输入数据和标签分别打包为元组,例如:
```python
train_data = [(trainX1[i], trainX2[i], trainY[i]) for i in range(trainX1.shape[0])]
```
2. 使用`tf.data.Dataset.from_generator()`将数据生成器转换为数据集对象,例如:
```python
batch_size = 32
dataset = tf.data.Dataset.from_generator(lambda: iter(train_data),
output_types=(tf.float32, tf.float32, tf.float32),
output_shapes=((None, trainX1.shape[1]),
(None, trainX2.shape[1]),
(None, 1)))
dataset = dataset.batch(batch_size)
```
这里使用`from_generator()`将数据生成器转换为数据集对象,其中`output_types`和`output_shapes`分别指定了输入数据和标签的类型和形状。然后使用`batch()`将数据集划分为大小为`batch_size`的小批量。
3. 在`model.fit()`中指定`steps_per_epoch`参数,例如:
```python
model.fit(dataset, epochs=10, steps_per_epoch=len(train_data) // batch_size)
```
这里将数据集作为参数传递给`model.fit()`,并指定`steps_per_epoch`参数为`len(train_data) // batch_size`,表示每个epoch需要处理的步数。
通过这种方式,你可以将数据划分为小批量,然后将小批量作为输入进行训练。这样,每次训练时,模型只会处理一个小批量的数据,从而避免了一次性处理大量数据的问题,同时也可以减少内存的消耗。