В настоящее время я работаю над проектом по классификации различных упражнений для верхней части тела с использованием 2 гироскопов и 1 акселерометра (9 каналов данных).Мой подход состоит в том, чтобы использовать подход с раздвижными окнами для 6 упражнений и подавать окна на CNN.Данные собираются на частоте 25 Гц, и я создал окна из 64 выборок (2,56 секунды, с перекрытием 50% -> 32 выборки) 9 каналов.Размеры окон, таким образом, составляют 9x64 (строки соответствуют разным датчикам и столбцам для показаний), причина этого в том, чтобы иметь возможность выполнять операции свертки во временной области (горизонтальная ось).С учетом вышесказанного я создал небольшую базу данных с 60 окнами на упражнение, всего 360 окон.Набор данных содержит 2 папки (Train, Test), где каждая из этих двух папок содержит 6 папок (каждая соответствует различным упражнениям).В каждой папке с упражнениями у меня есть 48 окон для обучающих образцов и 12 окон для тестовых образцов.Каждое окно сохраняется в виде файла CSV с размерами 9x64.Мой вопрос в том, что является лучшим решением для импорта данных с использованием кератов в CNN.Я сделал аналогичный проект с использованием изображений JPEG, используя класс ImageDataGenerator, предварительно предоставив керасы.Для этого проекта у меня было две папки (Test, Train), и каждая папка содержала папку с изображениями Cat и Dog.У меня вопрос, есть ли аналогичный подход для импорта данных с использованием файлов CSV :)