Как изменить размер пакета набора данных в тензорном потоке

Question

Я сгенерировал набор данных, но, работая над ним, я обнаружил, что у меня не хватит памяти, поэтому я решил пакетировать его, используя .batch tensflow (batch_size). Проблема в том, что это добавляет измерение batch_size, поэтому теперь размер моего набора данных равен [batch_size, original_dataset_size, Image Dimensions, 3 (для цвета)]. Есть ли способ, которым я могу объединить измерения batch_size и original_dataset_size, чтобы у него было 3 требуемых размера.

Слои:

dataset = todataset().shuffle(10).repeat().batch(batchsize)
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape = (dims*dims,3)),
  tf.keras.layers.Reshape((dims*dims,3)),
  tf.keras.layers.LSTM(4),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dense(8),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(4, activation="softmax")
])

Answer 1

Это код для использования batch_size

BATCH_SIZE = 32

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape = (dims*dims,3)),
  tf.keras.layers.Reshape((dims*dims,3)),
  tf.keras.layers.LSTM(4),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dense(8),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(4, activation="softmax")
])

model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=BATCH_SIZE)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])