Я опробую классификатор данных Iris (всего 150 элементов), используя тензор потока JS.
xTrain и yTrain - это массив тензоров, и я использую партии по 10 (batchx, batchy)
for(var i=0; i<epochs; i++){
while(end of one epoch){
var batchx = xTrain;
var batchy = yTrain;
batchx.slice(c,c+batch_size);
batchy.slice(c,c+batch_size);
const history = model.fit(batchx, batchy,{
batchSize: batch_size, epochs: 1
});
c = c+1;
}
}
Но консоль выдает ошибку:
Один из слоев в моей модели определен следующим образом.
model.add(tf.layers.dense({
units: 10,
activation: 'sigmoid',
inputShape: [4],
name: 'hidden_layer',
}));
Я предполагаю, что ошибка в том, что входная форма должна быть одним тензором из 4 элементов.Как я могу сказать, чтобы он взял партии тензоров?Или есть лучший метод для обучения?
РЕДАКТИРОВАТЬ: xTrain, например, имел
e {isDisposed: false, size: 600, shape: Array(2), dtype: "float32", strides: Array(1), …}