У меня есть модель keras, и я использую конвейер tf.data для генерации набора данных. Теперь я хочу обучить модель 3 различным наборам данных, хотя все они одного типа с небольшими отличиями, я не хочу объединять их.Реализация должна позволять мне получать пакеты из каждого набора данных, учитывая некоторый коэффициент вероятности в каждой новой эпохе.
Например, набор данных 1, набор данных 2, набор данных 3, вероятность, заданная как [0,5, 0,2, 0,3].так что есть вероятность вытащить партию из набора данных1 больше.(так же, как работает np.random.choice).
Учитывая общее количество эпох, скажем, 10 для обучения.поэтому в течение эпохи 1, скажем, партия была сделана из набора данных 2, для следующей партии эпохи может быть сделана из набора данных 1 или набора данных 3.Как я могу продолжать реализовывать это?