Предположим, у нас есть последовательные данные [x1,x2,...,xn], переданные в RNN, который возвращает последовательности предсказаний.Последовательности довольно длинные, поэтому я хотел бы разбить их на партии, скажем, по 50 штук каждая.Обычно можно разбить последовательности на такие пакеты, а затем делать прогнозы для каждого отдельного пакета.
Однако я также хотел бы сохранить окончательный вывод скрытого состояния для каждого пакета.Так, например, если мы вычисляем RNN.predict([x1,...,x50]), я бы хотел передать конечное (усвоенное) скрытое состояние h50 в качестве инициализатора в RNN.predict([x51,...,x100]).Есть ли элегантный способ сделать это с керасом?Похоже, что для этого мне нужно загрузить все партии одновременно, что делает объем памяти достаточно большим.