У меня есть файл tfrecord, который содержит массив numpy и 3 другие функции типа int32.
TFRecord читается и преобразуется в набор данных tf, и для него создается конвейер. Моя модель имеет 4 входа и 1 выход. Как мне обучить мою модель, используя этот набор данных (несколько входных данных) и конвейер?
Описание: -
Нет. обучающих выборок = 1300
Batch_size = 16
shuffle_buffer = 1300
no. of steps = training_samples / batch_size = 81
epochs = 20
При использовании training_dataset или training_dataset.repeat() я получаю эту ошибку: -
Я пробовал использовать этот код, но это останавливает обучение в 4-й эпохе без каких-либо ошибок.
iterator = iter(training_dataset)
model.fit([iterator.get_next()[0],iterator.get_next()[1],iterator.get_next()[2],iterator.get_next()[3]],
iterator.get_next()[4],
epochs = 20,
steps_per_epoch = STEPS_PER_EPOCH,)
Ниже приведено выходное изображение: -
