从Train and evaluate with Keras开始:
当从Dataset对象训练时,不支持参数validation_split(从训练数据生成维持集),因为此功能要求能够索引数据集的样本,而使用Dataset API通常无法实现这一点。
是否有变通方案?如何仍然使用TF数据集的验证集?
从Train and evaluate with Keras开始:
当从Dataset对象训练时,不支持参数validation_split(从训练数据生成维持集),因为此功能要求能够索引数据集的样本,而使用Dataset API通常无法实现这一点。
是否有变通方案?如何仍然使用TF数据集的验证集?
1条答案
按热度按时间s2j5cfk01#
不,您不能使用use
validation_split
(文档中有明确的描述),但是您可以创建validation_data
,并“手动”创建Dataset
。您可以在同一tensorflow 教程中看到一个示例:
您可以使用简单的切片从
numpy
数组((x_train, y_train)
和(x_val, y_val)
)创建这两个数据集,如下所示:创建
tf.data.Dataset
对象还有其他方法,请参阅tf.data.Dataset
文档和相关教程/笔记本。