关于使用自己的数据集.json训练顺序keras模型的问题

问题描述

我正在使用喀拉拉邦的顺序模型制作预测模型。

我有一个带有json文件的数据集。

[
  {
    "array": [
      32,81,57,432,61,516,60,245,67,350,0
    ]
  },...
 {
    "array": [
      875,517,412,202,154,7,141,82,1
    ]
  }
]

这是我正在加载的json代码

#data load
with open('.\data\datas.json') as json_file:
    json_data = json.load(json_file)
    json_array = []

for i in range(len(json_data)):
    json_array.append(json_data[i]["array"])

x_train = []
y_train = []
for i in range(len(json_data)):
    x_train.append(json_array[i][:10])
    y_train.append(json_array[i][10])

x_train = np.array(x_train)
y_train = np.array(y_train)

所以现在我有一个用于x_train和y_train的数组，如果我使用model.fit（），它将正确训练吗？

model.fit(x_train,y_train,epochs = 20,batch_size = 10)

如果在这种情况下model.fit不是学习的正确方法，那么这种微型批量生产方法哪种方法合适？

iters_num = 10
train_size = len(json_data)
batch_size = int(train_size/10)


for i in range(iters_num):
    x_batch = []
    y_batch = []
    for j in range(batch_size):      
        x_batch.append(x_train[j + i * batch_size])
        y_batch.append(y_train[j + i * batch_size])

    x_batch = np.array(x_batch)
    y_batch = np.array(y_batch)

解决方法

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