Keras fit_发生器，每批样品数量可变
我试图使用fit_generator在语音数据集上训练CNN模型。在语音中，训练批次通常定义为每个批次的语音文件数。每个语音文件可以有不同数量的样本帧。因此，每批样品的数量并不相同。将语音文件的一部分放在一批中，其余部分放在下一批中是不合适的。此外，如果我必须计算每个音频文件中的样本数，以确保满足每个批次的样本数，我将失去batch generator的所有优势 目前，我的批生成器从一个批（预先决定的批列表）下列出的文件中读取功能和目标，并将其作为numpy数组返回Keras fit_发生器，每批样品数量可变,keras,Keras,我试图使用fit_generator在语音数据集上训练CNN模型。在语音中，训练批次通常定义为每个批次的语音文件数。每个语音文件可以有不同数量的样本帧。因此，每批样品的数量并不相同。将语音文件的一部分放在一批中，其余部分放在下一批中是不合适的。此外，如果我必须计算每个音频文件中的样本数，以确保满足每个批次的样本数，我将失去batch generator的所有优势 目前，我的批生成器从一个批（预先决定的批列表）下列出的文件中读取功能和目标，并将其作为numpy数组返回 是否有办法将每个批次的不同样
是否有办法将每个批次的不同样本纳入fit_生成器代码中 您是否试图使用语音文件进行识别？