python - 有没有keras方法来拆分数据？

Question

我认为标题是不言自明的，但要详细询问，有 sklearn 的方法 train_test_split() 其工作方式如下:X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y , test_size = 0.3, stratify = Y) 这意味着:该方法将以 0.3 : 0.7 的比例拆分数据，并尝试使两个数据中的标签百分比相等。有与此等效的 keras 吗？

Answer 1

现在正在使用 keras 数据集类。我正在运行 keras-2.2.4-tf 以及新的 tensorflow 版本。

基本上，使用类似tf.data.Dataset.from_tensor_slices 的方式将所有数据加载到数据集中。然后将数据拆分为新的数据集以进行训练和验证。例如，打乱数据集中的所有记录。然后使用除前 400 个以外的所有作为训练，使用前 400 个作为验证。

ds = ds_in.shuffle(buffer_size=rec_count)
ds_train = ds.skip(400)
ds_validate = ds.take(400)

Dataset 类的实例是为 Keras 模型传递的天然容器。我从 tensorflow 或 keras 训练示例中复制了这个概念，但似乎无法再次找到它。

使用 load_data 方法创建的固定数据集创建了 numpy.ndarray 类，因此它们有点不同，但可以轻松转换为 keras 数据集。我怀疑这还没有完成，因为太多现有代码会被破坏。