python - 如何使用 fit_generator 训练具有不同序列长度的 LSTM？

Question

我想训练一个具有不同序列长度的 LSTM，使用这种方法让每个批次都具有一定的序列长度，然后调用 fit_generator ()。我分别有每个序列长度的 csvs 文件，我已经实现了一个数据生成器，它逐个文件迭代并构建每个批次。由于我是初学者，我不确定我是否以正确的方式做事。我也对 fit_generator () 的参数“steps_per_epoch =”感到困惑，我应该输入哪个值？

是否可以在训练后调用 predict 或者我还必须调用 predict_generator ()？

使用 fit_generator () 是适合我的情况的完美方法还是有其他最佳方法？

非常感谢您的帮助，这将非常有帮助，谢谢。这是代码的一部分：数据生成器函数 fit_generator())

标签： pythontensorflowkerasdeep-learninglstm